著者

久保 正男

出版者

公益社団法人 計測自動制御学会

雑誌

計測と制御 (ISSN:04534662)

巻号頁・発行日

vol.52, no.3, pp.258-263, 2013-03-10 (Released:2019-05-08)

参考文献数

41

著者

佐藤 浩 久保 正男 福本 力也 廣岡 康雄 生天目 章

出版者

社団法人人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.15, no.6, pp.974-981, 2000-11-01

参考文献数

18

被引用文献数

31

著者

成瀬 継太郎 久保 正男 佐藤 浩 松原 隆

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数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2008, no.85, pp.51-54, 2008-09-11

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本論文の目的は、電子掲示版システム (BBS) におけるコミュニケーションの様相を理解することである.特に本論では次の三点について議論する. (1) 調査:オープン型の BBS のログを分析し、多くの BBS に共通する特性を調べた結果,各々のユーザーによって投稿される一日あたりの記事の数が対数正規分布に従うことを明らかにする.これらの特徴は各ユーザーに明示的にそのように振る舞うように定められたものではなく,自由な相互作用の結果現れた創発現象がもつ性質である.そこで,この現象を理解するために (2) 創発現象を起こす個人特性の提示と (3) 創発現象下のユーザーの振る舞いの定式化を行い,投稿件数分布を導出している.The objective of this paper is to understand an aspect of human social interaction in bulletin board systems on internet. When an individual submits an article to a BBS, it is potentially influenced by articles from other users. A submission sometimes starts a long and hot chain of articles, but often does not. This paper tries to answer the question of why and how such a chain of articles emerges. In other words, we attempt to reveal a mechanism linking the individual voluntary activity of article submission and the social phenomenon of a long article chain.

著者

佐藤 浩 久保 正男 生天目 章

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.100, no.529, pp.67-72, 2001-01-03

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人工市場とは, コンピュータシミュレーションを通じて市場を理解しようという学際的研究テーマであり, 経済のグローバル化と情報技術の発展を背景とし, マルチエージェント研究者をはじめとする多くの人々の関心を引きつつある.本稿は, 平成12年8月18日から20日にかけて, 富山県インテック大山研修センターで開催された計測自動制御学会第6回創発システムシンポジウムにおいて行われた, プログラムエージェントによる先物取引コンテストPre U-Mart 2000に関する実施報告である.テクニカル分析手法を用いた株価予測エージェントから, 他人の思惑を知り多数派に寄生するエージェントといった多様なエージェントが参加し, 取引を行った.

著者

佐藤 浩 久保 正男 生天目 章

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数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2007, no.19, pp.97-100, 2007-03-04

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複雑ネットワークの研究においてはその構造に着目することが重要である。ネットワークの構造を掴むために、さまざまな指標が用いられるが、単一の指標は性質の-面しか表現できないため、同一の指標を持つネットワークであっても、構造がまったく異なる場合がある。本研究では、指標と構造の関係を明らかにすることを目的とする。与えられた指標がどれだけ達成されたかを目的関数とした遺伝的アルゴリズムを用い、最適化を通じたネットワークの生成を行う。実験により、問題空間には非対称I性がみられ、最適化の指標により解空間の構造が大きく変わること、また、同じ指標を持ちながら異なる構造のネットワークが見出されることを明らかにした。In the research of complex networks, it is important to focus on the structure of the networks. Various measures such as centrality or radius are used to analyze the networks. One measure, however, can only capture the one aspect, so two networks that have same measure sometimes show completely different structure. The purpose of this study is to figure out the relation between measurements and structures. Genetic Algorithm is used to find networks that have specific measurement value. We show that GA can find the networks that are different in view of structure, but the same in view of measurement value.