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.

在超级游戏的框架中描述了每个主题对复杂社会状况中情况的认知的事实以及学习每个主题通过重复游戏所持有的认知的过程，使用遗传算法分析了每个主题所持有的认知的过程。以前的研究已经处理了只有一个人学习认知而另一个人并未基于假设“自然”的案例。在这项研究中，我们揭示了社会群体中的每个主题如何同时表达情况感知。具体来说，学习增益矩阵的玩家组成了一个小组并交换有关自己游戏结果的信息。假设做出“决策”，则根据游戏的结果同时交换两组组中的每个玩家，并更改自己的增益矩阵。每个玩家的增益矩阵都由遗传算法中的健身函数评估，但是交换的信息的有效性取决于确定适应性函数的设置。特别是在这项研究中，有可能揭示，为了学习对自治学科的情境认知，有必要通过在小组中将其交换来将其解释为有关情况的全球信息。这项研究的结果可以有助于构建一个自治受试者多机构系统中情境认知过程的模型。

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）。