状況認知の異なる複数の主体からなる社会集団における認知の学習過程の分析

具有不同情境认知的多个主体组成的社会群体中的认知学习过程分析

• 批准号: 08780420
• 负责人: 高橋 真吾
• 金额: $ 0.51万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1996
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1996 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-08780420/
• 关键词: ハイパーゲーム; 遺伝的アルゴリズム; 自律分散システム; ゲーム理論; 認知の学習

複雑な社会状況に含まれる各主体の状況に対する認知が異なることから生じるコンフリクトをハイパーゲームの枠組みで記述し,そのゲームを繰り返すことで各主体が持つ認知を学習していく過程を遺伝的アルゴリズムを用いて分析した.これまでの研究では二人ハイパーゲームにおいて一方のみが認知を学習し,他方は「自然」であるという仮定のもとに学習しない場合が扱われていた.本研究では,社会集団に含まれる各主体が同時に並列的に状況認知を表す自己の利得行列を改善する方法を明らかにした.具体的には,利得行列を学習するプレーヤは集団を構成し,各自のゲームの結果の情報を交換する「ネットワーク型意思決定」を行うと仮定し,ゲームの結果をもとに二つの集団の各プレーヤは同時並列的な情報交換を行い,各自の利得行列を変更する.各自の利得行列は遺伝的アルゴリズムにおける適応度関数によって評価されるが,適応度関数の設定に依存して交換される情報の有効性が決定される.本研究では特に,自律的主体の状況認知の学習のためには,ゲームの直接的な結果だけでなく,それらを集団内で交換することにより,状況に対する大域的な情報として解釈することが必要なことを主に明らかにすることができた.本研究の結果は,自律的主体からなる多主体系における状況認知の学習過程のモデルの構築に貢献することができる.

The complex social conditions include the cognitive differences between the various subjects 'conditions, the processes of learning, and the use of analysis. The two of them are studying, and one of them is learning, and the other is learning naturally. This study aims to clarify the ways in which social collectives can improve their cognitive performance by simultaneously coordinating their subjects. The specific type of rational decision making is to determine the results of the two sets of groups, and to exchange information in parallel with each other, and to change each set of groups. Each of the columns is dependent on the information exchanged for the appropriate relationship setting, and the appropriate relationship setting determines the effectiveness of the information. In this research, the learning of situation cognition by self-disciplined subjects is a direct result of self-discipline, and can be exchanged within the group. This is necessary if the subject makes it clear that information about the situation in a large area is necessary. The results of this study indicate that the self-regulatory agents contribute to the construction of learning processes in multi-agent systems.

项目成果

五十嵐,高橋,中野: "ハイパーゲーム的状況における相互認識の学習過程に関する基本的枠組み" 計測自動制御学会システムシンポジウム予稿集. 75-80 (1996)

Igarashi、Takahashi、Nakano：“超级博弈情况下相互识别学习过程的基本框架”仪器与控制工程师学会系统研讨会论文集 75-80 (1996)。

高橋真吾: "主体間の相互認識の学習が可能となるための情報の特徴" '96春季経営情報学会発表大会要旨集. 209-212 (1996)

Shingo Takahashi：“使主体之间能够学习相互识别的信息特征”，管理信息学会 96 年春季会议摘要集，209-212（1996 年）。