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書籍詳細

  マルチエージェントシステムの基礎と応用
- 複雑系工学の計算パラダイム -

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大内東 北大名誉教授・北海商科大教授 工博 著

山本雅人 北大教授 博士(工学) 著

川村秀憲 北大教授 博士(工学) 著

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発行年月日:2002/04/26 , 判 型: A5,  ページ数:220頁

ISBN:978-4-339-02388-6,  定 価:3,024円 (本体2,800円+税)

複雑系,人工知能,分散型コンピューティング,社会シミュレーション等の分野において,重要な位置を占めているマルチエージェントシステムのための基礎理論・技術,及び,応用事例をわかりやすく解説した数少ない教科書である。

【目次】

1.マルチエージェントシステム
1.1 複雑系とマルチエージェントシステム
1.2 エージェント
 1.2.1 エージェントの定義
 1.2.2 環境
1.マルチエージェントシステム
1.1 複雑系とマルチエージェントシステム
1.2 エージェント
 1.2.1 エージェントの定義
 1.2.2 環境
 1.2.3 知的エージェント
 1.2.4 エージェントの構造
 1.2.5 マルチエージェントシステム
1.3 本書の読み方

2.ゲーム理論
2.1 マルチエージェントシステムとゲーム理論
 2.1.1 環境とエージェント
 2.1.2 ゲームとエージェント
2.2 無限繰返しゲーム
 2.2.1 成分ゲーム
 2.2.2 2人成分ゲーム
 2.2.3 無限繰返しゲーム
2.3 繰返し囚人のジレンマゲーム
 2.3.1 ジレンマの表現
 2.3.2 ジレンマにおける意思決定
 2.3.3 all-D
 2.3.4 all-C
 2.3.5 しっぺ返し
2.4 ナッシュ均衡
 2.4.1 all-C,all-Dの組合せ
 2.4.2 all-C,all-D,しっぺ返しの組合せ
 2.4.3 繰返しゲームにおけるナッシュ均衡
 2.4.4 部分ゲーム完全均衡
2.5 フォークの定理
 2.5.1 ミニマックス行動
 2.5.2 個人合理的行動
 2.5.3 フォークの定理
2.6 有限繰返しゲーム
2.7 繰返し囚人のジレンマコンテスト
 2.7.1 第1回コンテスト結果
 2.7.2 第2回コンテスト結果
2.8 まとめ

3.エージェント学習
3.1 ニューラルネットワークによる学習
 3.1.1 神経細胞の構成と情報処理機構
 3.1.2 形式ニューロン
 3.1.3 単純パーセプトロンとその限界
 3.1.4 パーセプトロンの学習
 3.1.5 階層型ニューラルネットワーク
 3.1.6 誤差逆伝搬学習(バックプロパゲーション)
 3.1.7 まとめ
3.2 強化学習
 3.2.1 強化学習の枠組み
 3.2.2 エージェントと環境
 3.2.3 エージェントの方策
 3.2.4 探索と知識利用
 3.2.5 状態価値関数と割引期待報酬
 3.2.6 TD学習
 3.2.7 行動価値関数とQ学習
 3.2.8 例題
 3.2.9 まとめ

4.進化型計算
4.1 生物の進化
4.2 進化型計算
4.3 遺伝的アルゴリズム
 4.3.1 遺伝子表現
 4.3.2 適応度
 4.3.3 選択
 4.3.4 交叉
 4.3.5 突然変異
4.4 遺伝的アルゴリズムによるエージェントの設計
 4.4.1 マルチエージェント人工社会
 4.4.2 エージェントの意思決定と遺伝的アルゴリズムの適用
 4.4.3 実験結果
4.5 スキーマ定理による理論的考察
 4.5.1 スキーマ
 4.5.2 諸定義
 4.5.3 スキーマ定理とビルディングブロック仮説
4.6 遺伝的プログラミング
 4.6.1 S式による遺伝子型表現
 4.6.2 遺伝的プログラミングの手順
4.7 クラシファイアシステム
 4.7.1 メッセージ
 4.7.2 クラシファイア
 4.7.3 バケツリレーアルゴリズム
 4.7.4 クラシファイアシステムの実行手順
 4.7.5 遺伝的アルゴリズム
4.8 まとめ

5.サッカーエージェント群の協調行動獲得
5.1 マルチエージェントとサッカーゲーム
 5.1.1 マルチエージェント研究の標準問題
 5.1.2 サッカーサーバ
5.2 アプローチ
5.3 エージェント
 5.3.1 前提条件
 5.3.2 行動の種類
 5.3.3 戦略
5.4 動的配置探索問題
 5.4.1 目的
 5.4.2 プレイヤー
 5.4.3 動的配置
 5.4.4 配置の評価
5.5 遺伝的アルゴリズムの適用
 5.5.1 染色体の遺伝子型の決定
 5.5.2 各個体の適応度の計算
 5.5.3 選択
 5.5.4 交叉
 5.5.5 突然変異
5.6 実験
 5.6.1 パラメータの設定
 5.6.2 実験結果
 5.6.3 考察
5.7 まとめ

6.コミュニケーションの進化的獲得
6.1 マルチエージェントコミュニケーション
 6.1.1 エージェントコミュニケーション研究
 6.1.2 フェロモンコミュニケーションモデル
6.2 ants war環境と人工蟻エージェント
6.3 意思決定モデルの進化的獲得
 6.3.1 意思決定モデル
 6.3.2 遺伝的アルゴリズム
6.4 計算機実験と考察
 6.4.1 誘引フェロモンと忌避フェロモン
 6.4.2 戦略進化の検証
 6.4.3 コミュニケーション進化の検証
6.5 まとめ

7.社会的ジレンマの解消
7.1 社会的ジレンマとエージェント社会
 7.1.1 社会的ジレンマ
 7.1.2 ジレンマ解消アプローチ
7.2 Multiple Lake Game
 7.2.1 湖と工場
 7.2.2 自治体
 7.2.3 ゲーム分析
7.3 繰返しMultiple Lake Gameへの拡張
7.4 プレイヤーの意思決定と進化
 7.4.1 状態遷移機械による意思決定
 7.4.2 状態遷移機械の進化
7.5 計算機シミュレーション
7.6 まとめ

参考文献
索引

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