ハイパーゲーム型社会状況における認知の学習過程の遺伝アルゴリズムによる分析

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本研究では、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アルゴリズムを用いて分析した。特に本研究で明らかにしたかった点は、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かを探ることであった。本研究ではゲームの結果を評価するための適応度関数として2種類を設定し、実験を行った。その結果、学習に成功した適応度関数では、個々のゲームで選られた利得だけを利用する他の適応度に比べて、ナッシュ解(今回仮定したゲームのプレーヤが取る戦略を決定するための基準)の個数を相手の利得行列に対し予想している。その予想は、利得行列の形に依存した確率に基づいて与えられるが、それはゲームが行われる状況に関する情報であると考えられる。これらはまたゲームを行う「場」に関する情報とも考えられ、認知の学習における場の情報の有効性を示している。これは本研究における知見である。本研究ではその他に、ゲームを行う初期集団に学習結果がどのように依存するか、また適応度関数のさまざまなパラメータに関する感度分析などについての知見が得られた。これらの知見をまとめ、経営情報学会において論文にして発表を行った。