Mendeley出力
＜紀要論文＞
GPによる学習を行うエージェントとその局所的交互作用を仮定したセル平面の挙動解析と応用
| 作成者 | |
|---|---|
| 本文言語 | |
| 出版者 | |
| 発行日 | |
| 収録物名 | |
| 巻 | |
| 開始ページ | |
| 終了ページ | |
| 出版タイプ | |
| アクセス権 | |
| JaLC DOI | |
| 概要 | エージェント理論の分野として2次元平面上に配置されたセル上のエージェントのモデル分析が行われている。本論文では，局所的な交互作用と遺伝的プログラミング（GP: Genetic Programming）による学習を行うエージェントからなるセル平面の挙動解析と，その応用について述べる。これまでのモデル分析を参考にして，セル上のエージェントが2種類で相互に効用関数をもっモデルと，エージェントが1種類で囚...人のジレンマに従い行動する2つのモデルを考察する。シミュレーションをもとにして，これらのモデルにおいて，ある条件のもとでは，均衡には達しないで2次元平面上のカオス的状況が発生することを示す。更に，エージェントが確定的予測式に基づいて行動していることに注目してカオス制御の方法を用いて2次元平面上でのカオス振動を抑制し，クラスタを形成する方法を提案する。考察として，これまでのising modelなどとの関連性を述べる。 This paper deals with the analysis of multi agent systems on planer cells consisting of local interaction and GP learning and its applications. As the first type of agents model, we assume two kinds of agents having own utility functions predict their optimal behavior, and the market assess is used for the GP learning of agents. As the second model, the single-type agents are assumed to behave on the Prisoner' s dilemma game based on the GP learning using prescribed payoff. By simulation studies we show various chaotic phenomena are observed besides the equilibrium. Then, a control method based on GP procedure is proposed which leads the system to the formation of clusters of agents' states.続きを見る |
| 目次 | 概要 1 まえがき 2 基本モデル 3 GP手法の基本と特徴記述 4 カオス制御と均衡条件 5 2種エージェン卜モデルのシミュ レーション 6 1種エージェントモデルのシミュレーション 7 考察 8 むすび |
詳細
| PISSN | |
|---|---|
| NCID | |
| レコードID | |
| 登録日 | 2020.05.28 |
| 更新日 | 2020.10.14 |