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【Zansa】 人工社会-複雑系とマルチエージェントシミュレーションの紹介-

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複雑系とマルチエージェントシミュレーションの紹介
http://zansa.info/

Published in: Education
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【Zansa】 人工社会-複雑系とマルチエージェントシミュレーションの紹介-

  1. 1. 人工社会~社会をシミュレーションする~
  2. 2. アジェンダ1.人工社会とは?2.人工社会のモデル紹介3.実務分析事例紹介
  3. 3. とある意思決定あなたは遊園地にいます。あなたは次のどちらのアトラクションを選択しますか? 人気アトラクション 普通のアトラクション 待ち時間1時間 待ち時間5分
  4. 4. とある意思決定あなたは次の情報を入手しました。 人気アトラクションの待ち時間は5時間あなたは次のどちらのアトラクションを選択しますか? 人気アトラクション 普通のアトラクション 待ち時間5時間 待ち時間5分
  5. 5. とある意思決定情報をもとに行動した結果… 今まで空いていたアトラクションに集中 まで空いていたアトラクションに アトラクション
  6. 6. ␠ળᬞ᫽ᬄᬾੱശᬡ؅േ人はどのようにして意思決定をするのか? ੱᬢ‫ݪ‬⍮นƫᬝ๟࿐ᬡ⁁ᴫᬞวᭂᬎᬙ؅േᬊᬙ᫷ᬾ᫬ᖱႎᬡዪᚲᕈ᫭ ๟࿐ᬡ؅േ᫿੕᫷ᬞᓇະᭅਈ᫻ᬙ᫷ᬾ᫬୘᫡ᬡ⋧੕૞↪᫭ ੱᬞᬻᬖᬙଔ୯۠ᬷ؅േ‫▸ۉ‬᫿⇣ᬝᬾ᫬ᄙ᭽ᕈ᫭ ୘᫡ᬡᗧᕁ᳿ቯᬡ෨ว૕ᬛᬊᬙᬡ␠ળ ੤੒ᷦṛ ᵹ؅ᮦ᭚᭬᭞ᮊ ᷙ෰ᬞᬻᬾ᭼᭶᭮᭚ etc.. 6
  7. 7. 社会は複雑系である
  8. 8. 複雑系とは? 大局的な現象ネガティブ 創発 ポジティブフィードバック 創発 フィードバック 局所的相互作用 構成要素 人工社会は複雑系の分析アプローチ
  9. 9. 人工社会とは?コンピュータの中に作られた仮想的な社会。社会事象を仮想モデルとして構築し、シミュレーションによる実験を行う。 人工社会のイメージ リング らせん ループの世界
  10. 10. 人工社会の構築
  11. 11. 適応的エージェント 人工社会で自律的に行動するプレイヤー 具体的な エージェント 情報・データ 認知 ࿢‫ؾ‬ スキーマ 判断 (内部モデル) 具体的な行動 行動決定
  12. 12. 内部モデル エージェントの意思決定ルール 検知器 クラシファイアーシステム 効果器 (認知) (判断) (行動) Aに絶対乗りたい人気アトラク アトラクションA 判断基準ションAが4時 を選択間待ち 行列待ちの許容度 Agt A10分で乗れる アトラクション選好度アトラクショ 周囲の意見 Aに興味ある アトラクションBンBを発見 を選択 待つのは嫌い Agt B
  13. 13. マルチエージェントシミュレーション ᫵ᬾⅣႺᯘ႐ᯙᬞ‫ٴ‬ᢙᬡ᭓ᮧ᭣᭒ᮞ᭳ᯘ؅ὑĚᯙᭅ᫽ᬀ᫞ᬐᬡ᭓ᮧ᭣᭒ᮞ᭳᫿Bottom- Upᬞ૞ᬽ᫵ᬅᬾഃ⊒⊛ᬝ␠ળ⒎ᐨᭅ۠ኤᬌᬾᕁĘታ྾୘(᭓ᮧ᭣᭒ᮞ᭳)ᭅቯå ᭞ᮞ᭿ᮐᮧ᭪਄ᬡ႐(ⓨശ)ᭅቯå ᭢ᮊᮐᮗᮧ᭢ᮒᮞ୘න૏ᬚዻᕈᬷ؅േᮖᮧᮖᭅቯå ᭓ᮧ᭣᭒ᮞ᭳ᬡ؅േᬷ⋧੕૞↪᫿นƫᬝⓨശᬛ▸ ࿐ᭅቯåᬊ᭓ᮧ᭣᭒ᮞ᭳ᭅᬐᬡ᫪႐᫫ᬞଙ¾ ฦ᭓ᮧ᭣᭒ᮞ᭳ᭅȴಽᬡ ؅േᮖᮧᮖᬞᓥᬖᬙ؅ േᬈᬎᬾ ᭞ᮞ᭿ᮐᮧ᭪਄ᬞੱᎿ⊛ᬝ␠ળᭅ᭴▽ 13
  14. 14. モデル紹介
  15. 15. マルチエージェントシミュレーションの例 遊園地モデル①人気アトラクションへの人の集中 人気アトラクションへの人 アトラクションへの ②個々人の選好の違い 選好の③待ち時間表示端末の配布 時間表示端末の
  16. 16. マルチエージェントシミュレーションの例 BOIDモデル(鳥の群れもどき) ĬSeparation(引き離し) ( (整列) ĭAlignment(整列) (結合) ĮCohesion(結合) 引用元: http://members.jcom.home.ne.jp/ibot/boid.html
  17. 17. マルチエージェントシミュレーションの例ヒツジとオオカミモデル(生態系シミュレーション)①オオカミはヒツジを食べる ②ヒツジは牧草を食べる③牧草の1日の成長量は一定
  18. 18. 実務分析事例紹介~MASによる店内レイアウト最適化~ ̪会場のみ
  19. 19. 参考文献複雑系入門 知のフロンティアへの冒険コンピュータの中の人工社会人工社会―複雑系とマルチエージェント・シミュレーション複雑系―科学革命の震源地・サンタフェ研究所の天才たち

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