強化学習を用いた群行動の創出とそのネットワーク構造評価

摘要

魚や鳥が形成する群行動は，実生物における多くの実験や観測から，全体を統率する命令により形成されるのではなく，個体間で局所的に行われる相互作用により発現していると考えられている．このような観測結果を基にした群行動のモデルはいくつか提案されており，現実の群行動をよく模倣できることが示されている．これらのモデルでは，現実の生物の行動パターンを模した行動ルールを各エージェント（個体）に規定することで群行動を実現しており，様々な環境に適応していくモデル設計となっていない．環境にロバストなモデリングには，学習概念を取り入れることが有望視されるが，エージェントにおける学習が群の形成に影響するかどうかについては，現実の生物を含めほとhど検討されていない．学習により個々の相互作用を同定し，所望の機能を創発することが可能となれば，人工的な自律分散システムの設計に大きく寄与することが期待できる．