情報が分散共有された社会状況における多様な認知の学習過程の分析とその基礎理論

信息分发和共享的社会情境中的各种认知学习过程及其基本理论分析

• 批准号: 09780408
• 负责人: 高橋 真吾
• 金额: $ 1.28万
• 依托单位: Chiba 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: 1997
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1997 至 1998
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-09780408/
• 关键词: ハイパーゲーム; 動的ネットワーク型ハイパーゲーム; 相互認識; 学習; 遺伝的アルゴリズム; 状況認知; コンフリフト; 認知; 情報生成

本研究ではまず、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による情報の分散共有の状態を記述するための数理的モデルとして、二人ハイパーゲームを本質的に拡張した動的ネットワーク型ハイパーゲームを定式化した。これにより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記述することが可能となった。次に、学習過程を分析するために、遺伝アルゴリズムを動的ネットワーク型ハイパーゲームに適用して、相互認識の学習過程における情報のタイプについて知見を得た。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、特にゲームを繰り返す中で以前のゲームの結果をどのように評価し次のゲームにおける利得行列に反映させたらよいのかを探ることが主な目的であった。本研究により、利得が(0,1,2)の限られた場合における利得行列の並列的学習に成功した。実験の結果を基づいて、認知の学習理論のための基礎枠組みを構築することも試みた。基本的には動的ネットワーク型ハイパーゲームであるが、そこにおける認知の進化的学習の問題を定式化した。これにより、従来型の漸近的な学習プロセスによる取り扱いでは本研究におけるハイパーゲーム型状況の学習に接近することが困難であることが明かとなった。これらの研究成果は、システム関連の国際会議、経営情報学会、進化経済学会において発表された。特に進化経済学会における発表では、進化ゲーム等との関連も明らかにした。

This research is about the situation of each subject and the social situation. The situation is different and the information is dispersed and shared. The status is described.ためのMathematical モデルとして, 二人ハイパーゲームをESSENTIAL にThe moving ネットワーク-type ハイパーゲームを is a regularized した.これによりゲームを缲り return すことでEach subject がhold つcognition をlearning していくprocess をdescription することがpossible となった. Time analysis, learning process analysis, residual movement of the movement of the movement of the type of movementゲームにAPPLICATIONして、mutual understandingのlearning processにおけるinformationのタイプについてknowledgeをgetた. The purpose of this study is to analyze the situation of each subject simultaneously and juxtaposed in a social group, to formulate a list of their own benefits, and to improve methods and special features.中で前のゲームのRESULTSをどのようにreview価し时のゲームにおけるThe profit line reflects the purpose of the profit. This study is based on the success of the learning process of juxtaposition of profit and loss (0,1,2) in the limited occasion.実験のRESULTS を BASE づいて、cognitive learning theory のためのbasics 枠 group みを CONSTRUCTION することもtest みた. Basic には moving ネットワーク type ハイ パーゲームであるが, そこにおけるcognitive のevolutionary learning のproblems をformatization した.これにより、The asymptotic なlearning プロセスによるGET りいではThis study におけるハイパーゲーム type situationのlearningにapproximationすることがdifficultyであることが明かとなった.これらのResearch resultsは, システムrelated international conferences, 猌営information society, and evolutionary 猌済 society において発表された. Special Evolution 猌済学学における発外では, Evolution ゲーム, etc. とのrelated も明らかにした.

项目成果

高橋真吾: "ハイパーゲーム型社会状況における学習:コミュニケーションによる情報生成" 社会進化経済学会論集. 2. 314-322 (1998)

Shingo Takahashi：“在超级游戏型社交情境中学习：通过交流生成信息”社会进化经济学杂志，2. 314-322 (1998)。

Shingo Takahashi: "Effective Learning Process in Poly-Agent Type Hypergame" Proc.of the 3rd Workshop of International Inst.for General Sys.118-123 (1998)

Shingo Takahashi：“Poly-Agent Type Hypergame 中的有效学习过程”Proc.of the 3rd Workshop of International Inst.for General Sys.118-123 (1998)

高橋真吾: "コミュニケーションによる情報生成とシステム進化" 経営情報学会春季大会予稿集. 345-348 (1998)

Shingo Takahashi：“通过通信进行信息生成和系统演化”管理信息学会春季会议记录 345-348 (1998)。