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論文・著書情報


タイトル
和文:組織学習に基づく分類子システムを用いた組織的問題解決への接近 
英文: 
著者
和文: 高玉圭樹, 寺野隆雄, 下原勝憲, 堀浩一, 中須賀真一.  
英文: Keiki Takadama, Takao Terano, Katsunori Shimohara, Koichi Hori, Shinichi Nakasuka.  
言語 Japanese 
掲載誌/書名
和文:計測自動制御学会論文集 
英文: 
巻, 号, ページ Vol. 35    No. 11    pp. 1486-1495
出版年月 1999年11月 
出版者
和文: 
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会議名称
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開催地
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公式リンク http://www.sice.or.jp/kaishi/ronbun/ron1990/ron9911.html#PAPER021
 
アブストラクト 本稿では，社会科学の組織論における組織学習の概念を用いてマルチエージェントの相互作用に埋め込まれた特性を解析し，その特性に基づいた創発的問題解決法の有効性を検証した．具体的な解析結果は次のようにまとめることができる：(１)マルチエージェント環境における学習には組織と個体のレベルが存在し，それぞれシングルとダブルという観点で分類できる．この4つの種類の学習メカニズムの統合は集団全体のパフォーマンスの向上（良い解を短い計算量で見出すこと）に貢献する；(２)マルチエージェントにおける創発的問題解決には(ａ)異なる次元による学習メカニズムの統合，(ｂ)エージェント間の相互作用に加えたメタレベル相互作用，(ｃ)個体レベルの探検性と組織レベルの利用性の3つの特性が必要である；(３)組織学習における4つの学習メカニズムの統合はマルチエージェント設計における1つの指針になり得る可能性を示した．

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