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J-GLOBAL ID：201102239427798332   整理番号：11A0171872

人間からの学習:個人挙動によるエージェントモデリング

Learning From Humans: Agent Modeling With Individual Human Behaviors

著者 (3件)： HATTORI Hiromitsu (Kyoto Univ., Kyoto, JPN) ,  NAKAJIMA Yuu (Kyoto Univ., Kyoto, JPN) ,  ISHIDA Toru (Kyoto Univ., Kyoto, JPN)
資料名： IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Part A: Systems and Humans  (IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Part A: Systems and Humans)
巻： 41  号： 1  ページ： 1-9  発行年： 2011年01月 
JST資料番号： C0425D  ISSN： 1083-4427  CODEN： ITSHFX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチエージェントシミュレーション(MABS)は人間社会を再現し,実世界分析のための優れたツールと見なされている。MABS実現のキー技術はエージェントモデリングである。本論文では,交通分野における人間的挙動モデルを得るために参加型モデリング手法を適用した。人間運転者は自己の運転スタイルに基づき自動車を運転する。この運転者の運転スタイルを再現する運転者エージェントモデルを構築するのが目的である。人間運転者は意図しない行動,即ち,論理的理由の無い行動,を取ることがあり,参加型モデリング手法において問題が発生する。また,行動の理由を記憶していないこともある。その結果,運転挙動を説明する充分な事前知識を得られない。これに対して,他の運転者からの補間事前知識を用いるアプローチを取った。こうして構築できたモデルが個人の運転挙動を充分に反映しているかは実験で確認した。このモデルの正当性を定量化して評価した。

シソーラス用語： *マルチエージェントシステム ,  *運転者 ,  エージェント ,  モデリング ,  人間行動 ,  因果律 ,  計算機シミュレーション
準シソーラス用語： 因果関係 ,  運転行動 ,  擬人化エージェント ,  事前知識 ,  自動車運転

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人間 ,  学習 ,  個人 ,  挙動 ,  エージェントモデリング