| 講演名 | 2007/3/7 強化学習エージェントによる企業組織の分析モデル(セッション2:社会システムのモデル化,社会システムと知能) 見城 幸直, 山田 隆志, 寺野 隆雄, |
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| 抄録(和) | 本稿では,企業組織における組織行動を解明するために,エージェント・シミュレーションによる接近を試みる.提案モデルでは,組織において局所的な要素である上司の役割と部下の主体性とに着目し,これをエージェント概念でモデル化する.これによって複雑な組織現象をミクロにもマクロにも分析することが可能となる.さらに,現実組織における各メンバのタスク処理を,迷路問題の学習として定式化する.迷路問題学習を取り入れることの利点としては,1)強化学習により,技能・技術を習得するエージェントを表現できること,2)迷路のブロックを動的に変えることによって,環境の不確実性を表現できることがあげられる.シミュレーション結果から,組織のミクロな視点で何が起こっているのかを明らかにし,環境の不確実性の下にある組織において環境ごとに適する組織形態は異なることを確認した. |
| 抄録(英) | This paper attempts to clarify organizational behavior in corporative organizations by agent-based simulations. We focus attention on both the roles of manages and the initiatives of staffs, and then model them using agent-based model concepts. This enables us to investigate phenomena in organizations at micro-level and macro-level. Besides, we formulate the task processing of each member in real organizations as learning for maze problem. The advantages of applying maze problem for our simulation model are as follows: It is possible to describe agents who acquire skills by reinforcement learning and to represent environmental uncertainty by changing block placements dynamically. Several computational experiments clarify what the whole organization behaves from microscopic points of view. At the same time, the authors confirm that the ability to adapt environments under uncertainty is different from the characters of organization. |
| キーワード(和) | エージェント・シミュレーション / 計算組織理論 / 強化学習 |
| キーワード(英) | Agent-Based Simulation / Computational Organization Theory / Reinforcement Learning |
| 資料番号 | AI2006-35 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2007/3/7(から1日開催) |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 強化学習エージェントによる企業組織の分析モデル(セッション2:社会システムのモデル化,社会システムと知能) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Agent-Based Simulation to Analyze Business Office Activities using Reinforcement Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | エージェント・シミュレーション / Agent-Based Simulation |
| キーワード(2)（和/英） | 計算組織理論 / Computational Organization Theory |
| キーワード(3)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement Learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 見城 幸直 / Yukinao KENJO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学総合理工学研究科 Department of Computational Intelligence and System Science, Tokyo Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山田 隆志 / Takashi YAMADA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工業大学総合理工学研究科 Department of Computational Intelligence and System Science, Tokyo Institute of Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 寺野 隆雄 / Takao TERANO |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京工業大学総合理工学研究科 Department of Computational Intelligence and System Science, Tokyo Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2007/3/7 |
| 資料番号 | AI2006-35 |
| 巻番号（vol） | vol.106 |
| 号番号（no） | 585 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |