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J-GLOBAL ID：201802282709740466   整理番号：18A1692431

環境学習の適応に関する研究:ポスト取得統合の事例

Study on the Adaptation with Learning About the Environment: The Case of Post-Acquisition Integration

著者 (3件)： SU Jing (Tokyo Inst. of Technol., Kanagawa, JPN) ,  SONGHORI Mohsen Jafari (Univ. Twente, Enschede, NLD) ,  TERANO Takao (Tokyo Inst. of Technol., Kanagawa, JPN)
資料名： Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics  (Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics)
巻： 22  号： 5  ページ： 640-653  発行年： 2018年09月20日 
JST資料番号： F1398A  ISSN： 1343-0130  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 組織は,変化する環境に適応できる複雑なシステムと見なすことができる。本研究は,企業の統合後の統合の背景に基づき,未知の環境に適応する複雑なシステムを学習した。具体的には,企業(エージェント)への環境変化の理由として行動理論の観点から,買収後の統合を概念化した。これらの複雑なシステムの適応を研究し,NKランドスケープにおける結合学習法を提案した。シミュレーション結果は,新しいタスク環境に関するエージェントの初期の認識が,適応プロセス中のシステム全体のパフォーマンスに非常に影響を与える可能性があることを示した。正確な初期知覚は,システムが高性能を迅速に達成するのを助けるが,誤った初期知覚は,システムが高性能に達するのを妨げる可能性がある。初期の知覚の欠如は,中程度のレベルのパフォーマンスで,遅くて堅牢な適応プロセスにつながる可能性がある。さらに,環境からのフィードバックへの感受性,探査のためのシステムへのインセンティブ,学習頻度などのその他の要因は,システムの適応と性能に異なる影響を与える可能性がある。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *学習 ,  企業合併 ,  理論 ,  変化 ,  変動 ,  計算機シミュレーション ,  賃金
準シソーラス用語： インセンティブ ,  エンタープライズ統合 ,  コンピュータシミュレーション ,  *環境学習 ,  環境変化 ,  行動理論

分類 (3件)： 経営工学一般  (KA01010C) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

引用文献 (36件)：

• [1] łabelRef.
• [2] J. H. Holland, “Complex adaptive systems,” Daedalus, Vol.121, No.1. pp. 17-30, 1992.
• [3] J. H. Holland, “Studying complex adaptive systems,” J. of Systems Science and Complexity, Vol.19, No.1, pp. 1-8, 2006.
• [4] S. D. Pathak, J. M. Day, A. Nair, W. J. Sawaya, and M. M. Kristal, “Complexity and adaptivity in supply networks: Building supply network theory using a complex adaptive systems perspective,” Decision Sciences, Vol.38, No.4, pp. 547-580, 2007.
• [5] W. P. Millhiser and D. Solow, “How large should a complex system be? An application in organizational teams,” Complexity, Vol.12, No.4, pp. 54-70, 2007.

タイトルに関連する用語 (4件)： 環境学習 ,  適応 ,  研究 ,  統合