逆シミュレーション手法による人工社会モデルの分析

倉橋節也; 南潮; 寺野隆雄

論文・著書情報

タイトル

和文:	逆シミュレーション手法による人工社会モデルの分析
英文:

著者

和文:	倉橋節也, 南潮, 寺野隆雄.
英文:	Setsuya Kurahashi, Ushio Minami, Takao Terano.

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. 1454-1461

出版年月

1999年11月

出版者

和文:
英文:

会議名称

和文:
英文:

開催地

和文:
英文:

公式リンク

http://www.sice.or.jp/kaishi/ronbun/ron1990/ron9911.html#PAPER017

アブストラクト

社会システムのシミュレーション研究は，現実の世界において簡単には観測できないような組織理論の命題をテストするのに有効な手段である．しかしこれらの既存研究にはつぎのような問題点がある．(Ⅰ)　各エージェントに実装される機能が単純すぎるために，複雑な実世界の分析に使用するには無理がある．(Ⅱ)　パラメータが多くなると，モデルそのものの中に答えが隠されている可能性が強い．(Ⅲ)　モデルを実行して得られた結果と実社会の創発的な現象との間に関連性が乏しい．本稿では，創発的計算法の原理を用いた逆シミュレーション法を新しく提案し，その有効性をエージェント指向の人工社会モデルで検証する．(Ⅰ)については，十分豊富な機能とパラメータとをもつエージェントを設計し，社会科学の概念の計算論的な意味付けを明らかにする．(Ⅱ)については，パラメータを恣意的に調整することを避け，複雑かつ多変数な関数の最適化を図るために遺伝的アルゴリズムを採用する．そして逆シミュレーション（Inverse Simulation）を行う．(Ⅲ)については，現実の社会現象で観測できるマクロ的な情報とシミュレーションから得られるデータとを関連させ，過度な抽象化を避ける.

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