UACエージェント
PDFファイル 4H1 「強化学習とエージェント」
... π t (s, a) は時間 t でプレイヤーが状態 s でとる行動 a の確率で ある． M-Qubed はこの更新則によって Q 値を求めた後，以 下の「利益追求」， 「損失回避」， 「積極的探索」を目的とした 3 つの戦略によってエージェントの方策を決定する．また，相手 プレイヤーが自分にとって最も報酬が少なくなるような行動を とった時に自分が最大の報酬を獲得するような戦略をマキシミ ...
4
PDFファイル 3A4 「オークションエージェント」
... The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014... The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014.[r] ...
4
現代アメリカにおける広報エージェントの概念形成
... その後，連邦議会は 1906 年にヘップバーン法を成立させ，ICC の権限を強化した。今ま での法案では，鉄道会社の不平等な運賃制度を阻止できなかった 12） 。しかし，ヘップバー ン法によって ICC は運賃制度の是正と共に無料乗車パスの供与を無効にし，リベートに対 する法制強化を行い，鉄道会社に炭鉱を所有している大企業からの独立を要求できるように なった。ICC は「公正で適正な」運賃策定の権限を，ようやく与えられたのである。 ...
31
SiteMinder Apache サーバ用 Web エージェント インストール ガイド
... z/OS システム上のエージェントをインストールする方法 第 3 章： Apache ベースのエージェントの UNIX/Linux へのインストールおよび設定 43 たとえば、環境内のエージェントが同じ Web サーバ バージョン、インス トール ディレクトリ、エージェント設定オブジェクト、およびポリシー サーバを使用すると仮定します。 最初のインストールにはインストール ...
102
PDFファイル 3A4 「オークションエージェント」
... 戦略的操作不可能とは，任意のエージェントにとって真の評 価値を申告することが最適戦略になる性質である．架空名義操 作不可能性は戦略的操作不可能性よりも厳しい性質といえる． 架空名義操作不可能なもとでは， 1 つの名義で真の評価値を申 ...
4
PDFファイル 3A4 「オークションエージェント」
... We first establish a preference domain called top-only preferences , which violates the assumption, and develop a class of exchange mechanisms that satisfy all those properties. We also [r] ...
4
複数データベースからのエージェントベースデータマイニング
... 以前、複数のテキストデータベースを対象としたデータマ イニングにおいて、マルチエージェント技術を取り込んだ手法 を提案した。提案手法では、複数のデータベースを用いてデー タマイニングを行う際、データの入出力を を用いて記 述する。さらに、エージェントにデータベースへのアクセス、 データマイニングアルゴリズムの適用、結果の整理をそれぞれ 行わせる。これにより、複数のデータベースを用いる際の記述 ...
4
PDFファイル 3A4 「オークションエージェント」
... 2 つのコストを評価し，電力ネットワークの低コスト化につい て考察する． 本稿の構成は， 2 章でコミュニティによる蓄電池共有化につ いて述べる． 3 章で家庭における電力マネジメントについて述 べる． 4 章では，エージェントシミュレーションによる評価実 験について述べ，本稿のモデルを評価する． 5 章では本研究の 関連研究について述べる．最後に，本稿のまとめと今後の課題 について示す． ...
4
PDFファイル 1E3 「ヒューマンエージェントインタラクション」
... Minato らは，人間が人間に酷似したロボットと会話を行うとき は， 人間と会話する場合と比較して有意に会話相手の右目に対す る視線停留頻度が多いことを明らかにした [Minato et al. 04] ． これらのことから，人間は人型エージェントに対して，人間を 観察している場合と同等の処理と，人間でないものを観察して いる場合の処理を行っていることが示唆される．そこで，本研 ...
4
PDFファイル 1E3 「ヒューマンエージェントインタラクション」
... This paper describes a dialogue system for communicating Japanese-style of service-mind as typified by paying attention to the little things and feeling compassion for a customer’s feel[r] ...
4
PDFファイル 1E3 「ヒューマンエージェントインタラクション」
... 3. 実験 本実験の目的は，収束行動が意思決定やインタラクションに 対する印象に与える影響を調べることである．実験では，対話 の発散と収束を制御する収束エージェントと，人間の重視要因 のみに配慮して提案を行う推定エージェントの二種類が，人間 と対話を行った．正確な言語処理は難しいため，言語処理のみ について，各エージェントは WoZ （ Wizard of Oz ）によって ...
4
PDFファイル 1M2 「マルチエージェントの基礎」
... We develop Priority List based the Deferred Acceptance mechanism (DA) with Regional minimum/maximum Quotas (PLDA-RQ).. When regional quotas are imposed, fairness and nonwastefulness are [r] ...
4
PDFファイル 4H1 「強化学習とエージェント」
... A series of computational experiments are conducted in order to examine the performance fuzzy classifiers with online learning algorithms. はじめに[r] ...
2
PDFファイル 2M1 「マルチエージェントの基礎」
... Osawa, “Intelligence Arms Race: Delayed Reward Increases Complexi ty of Agent Strategies,” in International Conference on Autonomous Agents , 2014, p. (accepted)[r] ...
3
PDFファイル 2M1 「マルチエージェントの基礎」
... 本論文では，まだ提案されたばかりの GP-AIR に基づいて 設計されたシステムの持つ特徴を把握し，今後に向けた指針 を提示することを目的とする．特に，システム案を 2 つ用意 し，その違いに着目することで，どちらが優れているかに言及 する．ただし，被験者実験は制約が多いため，戦略の伝搬を遺 伝的アルゴリズムで表現した，エージェントベースシミュレー ションでデータを収集する． ...
4
PDFファイル 2M1 「マルチエージェントの基礎」
... レーションの様子である．この環境では，エージェントは障害 物と衝突する．また， Goal は周りの障害物が原因でほとんど 動くことはない． Introduction で挙げた図 1 は，エージェント 数を 2000 にした時のシミュレーションの様子である．この環 ...
4
PDFファイル 2M1 「マルチエージェントの基礎」
... (2008): Interaction ruling animal collective behavior depends on topological rather than metric distance: evidence from a field study, Proc.. (2010): Limited interactions in flock[r] ...
3
PDFファイル 1M2 「マルチエージェントの基礎」
... In this paper, by utilizing an equilibrium analysis program, we developed an evolutionary search program that finds an equilibrium. We apply our program to repeated prisoner’s dilemma, a[r] ...
4
PDFファイル 1M2 「マルチエージェントの基礎」
... 定理 7 より，エージェントはシナリオが発生した後に非決 定的な行動戦略を用いる必要はない．しかし行動戦略は申告の 決定に影響を与え，申告は報酬の決定に影響を与える．そのた めエージェントは，非決定的な行動戦略により期待利得を改善 できる可能性がある．次の定理において，エージェントは探索 空間を決定的な行動戦略に限定してよいことを示す． ...
4
PDFファイル 1M2 「マルチエージェントの基礎」
... U sing our methods, agents can flexibly change its opinion which improves team accuracy than previous method.[r] ...
2