マルチエージェント環境と知識獲得プロセスに関する研究

多Agent环境与知识获取过程研究

• 批准号: 04229205
• 负责人: 山口 高平
• 金额: $ 1.28万
• 依托单位: Shizuoka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 1992
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1992 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-04229205/
• 关键词: マルチエージェント; 知識獲得; 分散協調; エキスパートシステム; ルールインダクション; ルール洗練化; 電力系統作業停電計画; 株式市場分析

近年,実用レベルのエキスパートシステム(ES)が数多く開発されるようになったが,複数の専門家から部分的な知識を獲得し,それらを統合するESの分散協調型の開発環境については,ほとんど考察されていない.本研究では,マルチエージェント環境の枠組みに基づき,分散協調型ESの構成法,並びに,その構成法において重要な役割を果たすルール学習方式を検討することを目的とする.最初の課題について,本年度は,個々の専門家の専門知識を反映したESをエージェントを捉え,エージェント間の協調プロセスを通して,全体のタスク構造を獲得する方法論を検討した.まず,エージェント間の協調プロトコルを以下のように定めた.(1)タスクアナウンスメント(TA)にルール適用履歴を対し,他のエージェントに送る.(2)TAを受けとったエージェントはTAアナライザにより,未適用ルールを自分が所持する場合はビッド(BD),そうでない場合はアンチビッド(ABD)を返す.(3)すべてのエージェントからBDorABDを受け取ったエージェントは,BDアナライザにより問題を依頼するエージェントを決定しアワードを送る.また,エージェントの連結の度合いを表す結合度を問題解決の成功と失敗に応じて増減させ,最終的に,問題解決に成功してきた協調パスの結合度が増加したこの結果をタスク構造として学習する分散協調型ESの構成法を考察した.一方,ルール学習方式の検討については,ルールインダクションとルール洗練化機構の統合法について考察し,ルールが適用されるべき状況をルールインダクションが見い出し,その状況内でルールを洗練化していく枠組みを実装し,株式市場分析の題材において,市場環境が似ている状況では,かなり旨く働くことを確認した.

In recent years, there have been a number of developments in the decentralized and coordinated development environment of ES, with knowledge acquired from a number of different parts of the family. This study is aimed at the study of the basic structure of decentralized and coordinated ES, and the study of the structure of decentralized and coordinated ES. This year, we will discuss methodologies for the reflection of knowledge among families, the coordination between families, and the acquisition of structures for all families. The following is a summary of the results of the survey. (1)For example, if you are interested in the application of the application, please contact us at [email protected] (2)TA If you don't want to, you can ask for permission (BD) if you don't want to, and you can ask for permission (ABD) if you want to. (3)BDORABD is the subject of a decision based on the BDORABD. The degree of integration of the links in the system is the result of the study of the decentralized and coordinated ES method. On the one hand, the study of the whole learning method is to investigate the legal system of the whole learning system, to investigate the application of the whole learning system, to examine the application of the

项目成果

山口 高平: "機械学習と株式市場分析Iーテクニカル分析ルールの洗練化ー" システム制御情報学会誌. 36. 607-609 (1992)

Takahira Yamaguchi：“机器学习和股票市场分析 I - 技术分析规则的细化”系统、控制和信息工程师学会杂志 36. 607-609 (1992)。

T.Yamaguchi and M.Kurematsu:"A Framework for Knowledge Acquisition through Cooperation between Case Based Reasoning and Model Inference" Proc.of Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence '92. 1. 659-665 (1992)

T.Yamaguchi 和 M.Kurematsu：“通过基于案例的推理和模型推理之间的合作获取知识的框架”Proc.of 环太平洋国际人工智能会议92。

山口 高平: "機械学習と株式市場分析IIーアノマリの発見を目指してー" システム制御情報学会誌. 36. 691-693 (1992)

Takahira Yamaguchi：“机器学习和股票市场分析 II - 旨在发现异常”系统、控制和信息工程师学会杂志 36. 691-693 (1992)。

T.Yamaguchi and Y.Tachibana: "Unifying Rule Induction and Rule Refinement-Towards Discovering Anomaly from Granville's Law in a Stock Market Techinal Analysis" Proc.of 1993 Koreal/Japan Joint Conference on Expert Systems. 1. 209-226 (1993)

T.Yamaguchi 和 Y.Tachibana：“统一规则归纳和规则细化 - 在股票市场技术分析中从格兰维尔定律中发现异常”1993 年韩国/日本专家系统联合会议论文集。