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J-GLOBAL ID：202202235138780332   整理番号：22A0454084

ルール学習におけるルール抽出を目指したNash均衡問題発見のためのBTAアルゴリズムの利用【JST・京大機械翻訳】

Using BTA Algorithm for finding Nash equilibrium problem aiming the extraction of rules in rule learning

著者 (3件)： Boudaghi M. (Computer Science Department, University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Mahan F. (Computer Science Department, University of Tabriz, Tabriz, Iran) ,  Isazadeh A. (Computer Science Department, University of Tabriz, Tabriz, Iran)
資料名： Soft Computing  (Soft Computing)
巻： 26  号： 1  ページ： 439-462  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1043A  ISSN： 1432-7643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ルールベースの学習システムにおける相関ルールの抽出のための特定のパターンを見つけるための規則を発見することは,以前の研究で定義されている。ルールの発見に寄与するプロセスに対するゲーム理論の利用は,多くの研究で見ることができる。近年,ルール学習球におけるゲーム理論に基づくモデリングは,コンピュータ科学者にとって多くの注目を集めている。2つ以上のプレーヤーが独立して異なる戦略を使用するとき,戦略ゲームモデリングを使用することができた。この観点から,戦略的プレイは,相互作用間の永久的な戦略的関係のない状況に対する望ましいモデルである。さらに,Nash均衡はゲーム理論において最も広く使用された解法概念である。この概念は戦略ゲームの最先端の解釈である。各プレーヤは,他のプレーヤーの挙動の正確な予測を持ち,そのような合理的な予測に従って作用する。本研究では,頻出パターンから規則を抽出することにより,ゲーム理論に基づく抽象化により学習ルールを抽出することができるモデルを提示し,それは相関ルールだけでなくルールベース学習システムにも使用できる。また,導入した方法はファジィデータに容易に一般化できる。提案方法におけるNash均衡(FNE)を見つけるために,著者らはメタヒューリスティックバス輸送アルゴリズムを使用した。結果は,この方式がFNEが解決されるならば,関連ルール発見プロセスと規則学習における計算量を減らすことを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  相互作用 ,  *学習 ,  ゲーム ,  ゲーム理論 ,  バス輸送 ,  計算機科学 ,  計算量 ,  *Nash均衡 ,  ルールベース ,  相関ルール
準シソーラス用語： 学習支援システム ,  ヒューリスティック ,  プレイヤ ,  頻出パターン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ルール学習 ,  ゲーム理論 ,  Nash均衡 ,  Meta-ヒューリスティックバス輸送アルゴリズム

分類 (1件)： ゲーム理論  (KA03060T)

タイトルに関連する用語 (7件)： ルール ,  学習 ,  ルール抽出 ,  Nash均衡 ,  発見 ,  BTA ,  アルゴリズム