情報処理学会 第75回全国大会講演要旨

マルチエージェントシミュレーションにおいて，各エージェントが
実データや被験者実験の結果に沿う振舞いを行うようパラメータ等
を調整する場合があり，その支援手法として機械学習を適用するこ
とが提案されている．学習対象となるデータは，調査対象を絞った，
統制されたものであるとは限らず，相異なる種類の主体の混合した
ものである可能性がある．このとき，データ全体ではなく，部分集
合から学習するほうがより有用なモデルとなる可能性がある．本研
究では、機械学習によるシミュレーションモデル生成に際し，クラ
スタリングを用いて学習データを分類することで，一つのデータか
ら複数のモデルを生成するシステムを提案する．