著者

上田 雄悟 星野 力

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告知能と複雑系(ICS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.1994, no.20, pp.17-24, 1994-03-08

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「猫とネズミ」と名付けたゲームを構築し、タラシファイア・システム () の学習効果を調べた。従来のAI的な手法によって記述されたルールが、if (餌がある) then (食べろ) のように明示的に、上位のレベルで表現されるのに対して、ここではルールを明示的に記述することを避け、if (自分の座標・相対速度・残り体力) then (動く方向と力・抽獲行動の有無) のように非明示的に、より下位の物理レベルの記述をしている。また、優秀なルールの系列を積極的に記憶する発火の実績を重視したアルゴリズムを考案し、常に安定して好成績を残すことに成功した。バケツリレー・アルゴリズム () の検証を行うことで、Hollandが主張する橋渡しクラシファイア (idging classifi) の存在も確認された。さらにランダムに設定された初期ルールから、優秀なルールに進化させることで知識の獲得を行なった。これは、ルールを創発 (er) させるという意味で、非明示性をコンセプトとする人工生命のアプローチでもある。Classifier Systems (CS) was applied to the learning of cat and mouse in the simulated "Cat & Mouse" pursuit-evasion game. The traditional explicit rules conventionally taken in the Artificial Intelligence research would be of the type: "if (food exists) then (eat it)". On the contrarily, the rules here is not of this type but ia subject to the lower-level descriptions, such as "if (coordinates, velocity, energy) then (direction and force to move or capture)". The simulation resulted in the rules improved from the initial random default rules: A better rules of a mouse which were able to flee from a cat. The level of the emergence is so low that the intelligent cat or mouse would have evolved in the frame work of the Artificial Life (AL).