エージェントシステム特論

大規模なシステムにおいては、複雑な制約を考慮し、かつ、複数の目的を達成しようとする場合、システム全体の制御は容易ではない。このために、システムを自律して行動するエージェント集団により記述し、各エージェントの行動を制御することによりシステム全体の制御を行う分散制御方式が考案されている。本講義では、こうした「マルチエージェントシステム」の基礎と応用とを学ぶ。
本講義では、上記のテーマについて、テキストの講義と演習を行ないながら内容を修得する。

1．	マルチエージェントシステム
2．	ゲーム理論(I)：マルチエージェントシステムとゲーム理論／無限繰返しゲーム
3．	ゲーム理論(II)：繰返し囚人のジレンマゲーム／ナッシュ均衡
4．	ゲーム理論(III)：フォークの定理／有限繰返しゲーム
5．	エージェント学習(I)：ニューラルネットワークによる学習
6．	エージェント学習(II)：強化学習の枠組み
7．	エージェント学習(III)：TD学習とQ学習
8．	進化型計算(I)：遺伝的アルゴリズム
9．	進化型計算(II)：エージェントの設計例／スキーマ定理
10．	進化型計算(III)：遺伝的プログラミング／クラシファイアシステム
11．	サッカーエージェント群の協調行動獲得(I)：エージェントによる定式化
12．	サッカーエージェント群の協調行動獲得(II)：GAの適用と実験結果
13．	マルチエーエｊント学習の事例(I)：追跡問題
14．	マルチエージェント学習の事例(II)：方策勾配法の適用例
15．	期末試験またはレポート添削

開講部	大学院理工学研究科　修士課程
開講学科	電気電子情報工学専攻
開講学年	1年次
開講時期	後期
単位数	2
単位区分	特修
系列区分	特論
講義区分	講義

1M518000

科目英語名称

授業内容

授業計画

評価方法と基準

教科書・参考書

環境との関連