1次元学習セルオートマトンに関する一考察

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS7-10

グループ名: 【C】平成15年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2003/08/29

タイトル(英語): A Considreation of One Dimensional Cellula Learning Automata

著者名: 銭飛 (広島国際学院大学),平田廣則 (千葉大学)

キーワード: 強化学習|学習オートマトン|セルオートマトンセルオートマトン|Reinforcement Learning|Learning Automaton|Cellula automata

要約(日本語): セルオートマトンに関する研究は昔から行われ,近年では複雑系や人工生命をモデル化する一手段として更に研究が進められている。また応用面においても,セルオートマトンがCG,とりわけ自然現象を視覚的側面から擬似的に再現するためのモデルや,コンピュータ・アートにおける表現の一手法などとして用いられている。さらに,地理学での土地利用の空間的パターンの分析や,ポピュレーションダイナミクス,都市成長モデル,交通流の分析,プロセッサの設計など,さまざまな事例が報告されている。工学分野においては,従来のセルオートマトンが主にシミュレーションの道具として使われてきたが,制御系の設計モデルとして利用された例は報告されていない。セルオートマトンのルールセットに確率的な要素を取り入れた確率セルオートマトンに関する研究は極わずかであるが行われている。

一方,強化学習システムをモデル化する一手法として,発表者らは学習オートマトンのチームモデルを提案してきた。学習オートマトンのチームモデルは,N個の学習オートマトンで構成され,未知環境上で最適反応原理に基づいてチーム的動作を行うものであり,その各々の学習オートマトンの独立・並列性に着目して,学習セルオートマトン}の基本概念を作り上げてきた。

学習セルオートマトンとは学習オートマトンとセルオートマトンを融合したものであり,その研究は従来のセルオートマトンの理論研究分野に新しい研究テーマを確立するねらいが潜んでいる。

本発表では,1次元学習セルオートマトン理論の基本定義,動作表現,モデル分類と評価基準を与え,工学的応用の可能性について考察する。更に,今後の理論研究の指針を与える。

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