[2I4-GS-5c] エージェント：基礎

[2I4-GS-5c-03] 動的で複雑な環境におけるエージェントの行動生成

〇下川 大樹¹、吉田 直人²、栗原 聡¹ (1. 慶應義塾大学理工学部、2. 慶應義塾大学理工学研究科)

キーワード：人工知能、プランニング、進化的アルゴリズム

現在，特化型人工知能の普及は進んでいるが，汎用型人工知能の実現には至っていない．汎用型人工知能の実現には動的で複雑な環境下で行動選択ができる手法が必要であり，そのための熟考的なプランニングと即応的なプランニングの両方を兼ね備えた手法としてAgent Network Architecture(以下ANA)の適用が提案されている．しかしながら，ANAのネットワークを動作させるために必要なパラメータは膨大で尚且つ手動で決める必要がある．したがって，本論文では進化計算手法のアルゴリズムを使用し，ANA のパラメータ調整の自動化を試みた．実験はTile Worldというシミュレーション環境上で行い，学習方法による比較を行った.
結果は，進化計算手法である差分進化法を使用した場合がより高い適応度を獲得することができた．また，環境を拡張した際にも学習したパラメータをANAに適用することで同様の行動系列を獲得できていることも確認できた．