エージェントに基づく社会シミュレーションの妥当性検証

基于代理的社会模拟的验证

• 批准号: 15700122
• 负责人: 高玉 圭樹
• 金额: $ 2.05万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2003
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2003 至 2004
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15700122/
• 关键词: 社会シミュレーション; エージェント; モデリング; 学習メカニズム; 妥当性検証; ゲーミングシミュレーション

本研究では社会シミュレーションの妥当性を向上させるために,本年度は計画通り次の2つを実施した.具体的な実施内容は次のとおりである.(1)ゲーミング・シミュレーションとの結果比較分析異文化の違いを体験する「バルンガ」というゲーミングを例題に,被験者実験とエージェントに基づくシミュレーションの結果を比較分析した.具体的は,集団の状態を3つの状態(価値吸収状態,価値分離状態,集団適応状態)に分け,それぞれを比較したところ,すべてにおいて被験者実験とエージェントに基づくシミュレーションの結果が同じになった.これより,本研究で用いたエージェントのモデル化は人間の行動と類似の結果の導出を可能にし,社会シミュレーションにおいて妥当性を向上させることに貢献していることが分かった(詳しくは,計測自動制御学会,システム・情報部門学術講演会2004などで発表している).(2)妥当性検証のためのツールキット構築エージェントの内部モデルの変更によって社会シミュレーションの結果の妥当性を調べる方法論を考案し,その候補となる内部モデルを模索した.具体的には,エージェントの学習メカニズム(厳密には,Q-learningとSarsaという強化学習)に焦点をあて,それらを変更することによって社会シミュレーションの結果が異なるかどうかを検証するためのシステムを開発した.これらの一部はツールキットとして構築されている(詳しくは,The First Joint Workshop on Multi-Agent and Multi- Agent-Based Simulation (MAMABS'04)などで発表している).

This study aims to improve the appropriateness of social development and to implement the second plan of this year. The specific content of the implementation is the second time. (1)A comparative analysis of the results of different cultures in the case of different cultures in different cultures. The specific state of the cluster is three different states (absorption state, separation state, cluster state), and the results are the same. This study is intended to contribute to the improvement of the appropriateness of the social system and to the derivation of similar results. (2)A methodological study of the appropriateness of the results of the internal model of the construction of the social model and the candidate internal model of the construction of the social model The specific focus of Q-learning and Sarsa and Reinforcement Learning is to change the social system and the results are different. The First Joint Workshop on Multi-Agent and Multi-Agent-Based Simulation (MAMABS'04).

项目成果

適応的探索領域分割に基づく最適化手法の提案:多峰性関数へのアプローチ

提出一种基于自适应搜索域划分的优化方法：多模态函数方法

• 发表时间: 2004
• 期刊: 計測自動制御学会,システム・情報部門学術講演会2004
• 作者: 比護 貴之;高玉 圭樹
• 通讯作者: 高玉 圭樹

高玉 圭樹: "相互作用に埋めこまれた集合知:集団の組織化レベルの解析"人工知能学会誌. Vol.18, No.6. 704-709 (2003)

Keiki Takadama：“交互中的集体智能：群体组织层面的分析”，人工智能学会杂志，第 18 卷，第 704-709 期（2003 年）。

Learning Mechanisms applied to Agents in Cross-Cultural Simulation : Analysis from the view-point of Small World Network

跨文化模拟中智能体的学习机制：小世界网络视角的分析

• 发表时间: 2004
• 期刊: The 3rd International Workshop on Agent-based Approaches in Economic and Social Complex Systems (AESCS'04)
• 作者: Suematsu;Y.L.;Takadama;K.;Shimohara;K.;Katai;O.;Arai;K.
• 通讯作者: K.

Multi-Agent-Based Simulation IV, The First Joint Workshop on Multi-Agent and Multi-Agent-Based Simulation (MAMABS'04)

基于多智能体的仿真 IV，第一届多智能体和基于多智能体的仿真联合研讨会 (MAMABS04)

• 发表时间: 2005
• 作者: Davidsson;P.;Logan;B.;Takadama K.(Eds.)
• 通讯作者: Takadama K.(Eds.)

Toward Guidelines for Modeling Learning Agents in Multiagent-Based Simulation : Implications from Q-learning and Sarsa agents

基于多智能体的模拟中学习智能体建模指南：Q-learning 和 Sarsa 智能体的启示

• 发表时间: 2005
• 期刊: Multi-Agent-Based Simulation IV, The First Joint Workshop on Multi-Agent and Multi-Agent-Based Simulation (MAMABS'04) Vol.3415
• 作者: Takadama;K.;Fujita;H.
• 通讯作者: H.