ゲーム理論的学習アルゴリズムに基づく最適再生可能エネルギーに関する考察

畑中健志; 藤田政之

論文・著書情報

タイトル

和文:	ゲーム理論的学習アルゴリズムに基づく最適再生可能エネルギーに関する考察
英文:

著者

和文:	畑中健志, 藤田政之.
英文:	Takeshi Hatanaka, Masayuki FUJITA.

言語

Japanese

掲載誌/書名

和文:
英文:

巻, 号, ページ

pp. 43-48

出版年月

2012年6月6日

出版者

和文:
英文:

会議名称

和文:
英文:

開催地

和文:	岐阜
英文:

アブストラクト

本報告では，再生可能エネルギー，特に太陽光発電の「ならし効果」に着目し，その効果の最大化問題をゲーム理論に基づいて考察する．まず，日射量データの解析によってならし効果の存在を確認したのち，信号の周波数成分ごとに3 つの問題を提示し，それらが特定のゲームに帰着できることを指摘する．つぎに，実際にコミュニティの最適電源選択問題を資源配分ゲームとよばれるゲームに帰着させ，さらに適切な利得関数設計によってポテンシャルゲームを構成する．最後に，個々のプレイヤーが利得関数の関数形を前提知識とせずとも最適行動を高確率で選択する，利得に基づく学習アルゴリズムを適用し，シミュレーションによってその効果を確認する．

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