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

使用遗传算法分析超级游戏社交情境中的认知学习过程

• 批准号: 07780384
• 负责人: 高橋 真吾
• 金额: $ 0.58万
• 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: 1995
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1995 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-07780384/
• 关键词: ハイパーゲーム; ゲーム理論; 社会状況; コンフリクト; 認知; 学習; 遺伝アルゴリズム

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。

在这项研究中，我们使用超级博弈框架来描述社会情境中每个主体认知差异所产生的冲突，并使用遗传算法来描述每个主体通过重复游戏来学习认知的过程。分析使用特别是，我们在这项研究中想要澄清的是，探索如何在重复游戏的同时评估之前游戏的结果，并将其反映在下一场游戏的支付矩阵中。在本研究中，我们设置了两种类型的适应度函数来评估游戏结果并进行了实验。因此，与仅利用单个游戏中选择的收益的其他适应度函数相比，成功学习的适应度函数比纳什解决方案（此处假设的确定玩家在游戏中采取的策略的标准）更有效。预测对手的支付矩阵。预测是根据取决于支付矩阵形状的概率给出的，支付矩阵被认为是有关游戏进行情况的信息。这些也可以被认为是关于玩游戏的“地点”的信息，表明地点信息在认知学习中的有效性。这是本研究的发现。这项研究的其他发现包括学习结果如何取决于最初玩游戏的群体，以及关于适应度函数的各种参数的敏感性分析。我们总结了这些发现，并在管理信息协会的一篇论文中提出了它们。

项目成果

高橋真吾,中野文平,荒瀬雅子: "ハイパーゲーム的社会状況における認知の学習への遺伝的アルゴリズムの応用" 経営情報学会誌. 4. 43-56 (1995)

Shingo Takahashi、Bunpei Nakano、Masako Arase：“遗传算法在类似超级游戏的社交情境中的认知学习的应用”管理信息学会杂志 4. 43-56 (1995)。