研究・講義

研究

学習・自己組織化システム,マルチエージェントシステム

(村田 純一,船木 亮平)

研究概要

環境などの変化に応じて,システムが変化する方法の表現と, それを実現するシステムの構築を目指して研究を行っている. 研究内容は,以下の二つに分かれる.

  1. 個々のシステムを対象とし, 変化に応じて常に良好な性能を保つシステムを目標として, 周囲の状況や目的の変化に自動的に対応できる学習・自己組織化機能をもったシステムを構築する研究.
  2. 自律性をもったシステムの集まりを対象として, 変化する人間の集まりである社会や自律的な人工システムの集団をマルチエージェントシステムとして表現・解析し, 集団として適切な機能が発揮されるようにシステムを設計する研究.

※※研究内容は近日中に更新予定です※※

強化学習の高速化

fig4
Fig.4

学習・自己組織化の諸手法の中で強化学習に着目している. 強化学習は,課題の達成方法を,課題達成/失敗の情報に基づいて学習によって獲得する方法であり, この情報の他には,現在の状態に関する情報以外の情報を必要としないため, 他の方法は適用できない複雑な対象にも適用することができる. しかし,情報不足を補うために多くの試行錯誤が必要となるため,学習には時間がかかる. これを解決するため,課題の構造についての知識を利用して学習を高速化する方法を開発している. これを,乗客の待ち時間を短縮する複数のエレベータの制御問題などの例題に適用し,その検証を行っている.

マルチエージェントシステムによる社会のモデルと制御

fig5
Fig.5

人間社会をマルチエージェントシステムとして表現し, これによって,社会的ジレンマ現象や経済のグローバル化による影響を表現する基礎的なモデルの構築と解析を行っている. また,人間社会の問題を軽減することを目標として, 人間よりも強力な通信機能を持ち人間を適切に補佐するエージェントの学習による設計の研究を行っている.

講義

担当講義一覧

  • 電気工学基礎
  • 最適化手法
  • ロバスト制御特論/ロバスト制御系設計特論
  • 情報制御学概論