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ゲーミングを活用したエージェントベースモデル理解の方法論の提案 後藤裕介(岩手県立大学),杉本陽拓(早稲田大学),高橋真吾(早稲田大学) start end Does the agent have the skill? query Are agents available? fetch a task learn perform a task Are there tasks to be performed? Yes Yes No No Yes skip a turn No Novice Veteran Supervisor TaskToBePerformed PerformedTask teach learn / skill ++ query query learn / skill++ teach [veterans have the skill] [nobody has the skill] alt available performing awaiting absence when ( y > 0) [ t++] / y-- when ( y = 0) [ t++] / x-- [fetch task] / initialize x and y Note: (1) time_to_perform _task: x (2) time_to_query : y (3) time_to_become_available: z (4) time: t when (x = 0) [learning ] / skill ++ [query] / initialize z when ( z > 0) [t++] / z-- when ( z = 0) [teach] when (prob _of_absence) [be_absent] when ( t = end_of_turn) +be_absent(in prob _of_absence) +learn () +query () +perfom _task() +teach() +forget () +skill -prob _of_absence +time_to_perform _task +time_to_query +time_to_become_available Agent Novice Veteran +agent +manager +supervisor +task Organization +teach() +time_to_become_available Supervisor +resign(in prob_of_resignation) +hire() -prob_of_resignation Manager +how_difficult_to_perform Task TaskToBePerformed PerformedTask +generate _task(in time_to_appear ) -time_to_appear TaskGenerator Available Performing Awaiting Absence 1. 研究背景・目的 複雑な現実 複雑な ABM モデル化 理解・受容が困難 カードゲーム 分析結果 体験を通じた理解・受容 (1) 代替案効果予測 (2) ミクロ - マクロ・ダイナミクス理解 ABM からカードゲームを作るための系統的な手順・手引きの提案 2. 提案方法論 (1)理解させたいストーリーの記述 シナリオ分析の 知見 理解させたい メカニズム抽出 メカニズムを 記述したストーリー (1) 関連主体・変数・行動 (2) 変数間・行動間定性的関係 (2)要素化すべき主体・変数・行動の抽出・整理 捨象・簡単化 (1) 関連主体・変数・行動 (2) 変数間・行動間定性的関係 (3) エージェントの目的 整理された ストーリー メカニズムを 記述したストーリー (3)中間記述言語による ABM の記述 UML 文法を 用いた記述 整理された ストーリー ABM - カードゲーム間の 橋渡しに必要な側面の記述 (1) 主体・変数・行動の静的構造 (2) 状態・役割間の動的な関係性 (3) モデルの流れ (4)中間記述言語からカードゲームモデルへの変換 カードゲームの 言語で記述 カードゲーム モデル ABM - カードゲーム間の 橋渡しに必要な側面の記述 (1) 各クラスをプレイヤとディーラーに割当 (2) 状態・役割間の動的関係性をカードの 増減・移動・変化により表現 (3)ABM の流れをゲームの流れとして表現 (5)カードゲームの生成 世界観の設定 カードゲーム モデル 具体的なルール (1) プレイヤ数 (2) 使用カードの種類・枚数 (3) プレイヤの行動順序・制約・効果 (4) ゲームの目的など 3. 設計したゲーム例 Player D Player B Player A Table query teach learn skill Player s hand performed tasks fetched task perform_task task forget generate_task be_absent resign Player s goal: to increase performed tasks on the table. resignation & absence fetch_task Talon skills Player C (6)ゲームのプレイ&ディブリーフィング ABM:サポート業務組織におけるタスク割当と教育システムの設計 カードゲーム:ゾンビ退治ゲーム SSI2013(2013 年 11 月 18 日~20 日 滋賀 ) GS7 社会システム -3 にて発表 本発表は以下の研究に基づいている. Goto, Takizawa and Takahashi: Hybrid Approach of Agent-based and Gaming Simulations for Stakeholder Accreditation, Proc. of the 4th World Congress on Social Simulation (2012)

SSI 2013 Poster

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後藤裕介(岩手県立大学),杉本陽拓(早稲田大学),高橋真吾(早稲田大学) 「ゲーミングを活用したエージェントベースモデル理解の方法論の提案」 計測自動制御学会 システム・情報部門学術講演会 SSI2013 (2013年11月18〜20日,滋賀)GS7 社会システムにて発表

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  • 1. 1. 4 ABM ABM - (1) (2) (3)ABM Player A TableTalon skillquery teachPlayer s hand skillslearnforgetgenerate_taskfetched task fetch_tasktask(1) (2) - Player Bbe_absent resignation resign Player C Player D & absence Player s goal: to increase performed tasks on the table .perform_task performed tasks5 ABM 2. (1) (2) (3) (4) 61 (1) (2) 3. ABM 2 (1) (2) (3) 3 ABM ABM - UML (1) (2) (3) Agent +skill -prob _of_absence +time_to_perform _task +time_to_query +time_to_become_available +be_absent (in prob _of_absence) +learn () +query () +perfom _task() +teach() +forget ()Organization +agent +manager +supervisor +taskSupervisor +time_to_become_available +teach()Manager -prob_of_resignation +resign(in prob _of_resignation ) +hire()Task +how _difficult_to_perform PerformedTaskavailablewhen (x = 0) [learning ] / skill++ [query ] / initialize z when (z = 0) [teach] absenceNote: (1) time_to_perform _task: x (2) time_to_query : y (3) time_to_become_available: z (4) time: t awaiting when (z > 0) [t++] / z--when (prob _of_absence) [be_absent ] when (t = end _of_turn)altVeteranSupervisorTaskToBePerformedPerformedTaskPerformingAwaitingAbsenceTaskGenerator -time_to_appear +generate _task(in time_to_appear )when (y > 0) [t++] / y-when (y = 0) [t++] / x--performingNoviceAvailableTaskToBePerformed[fetch task] / initialize x and yNoviceVeteranstartAre agents available?Yesfetch a taskNo skip a turnDoes the agent have the skill?No queryYeslearn[veterans have the skill] query learn / skill ++perform a taskteach[nobody has the skill ] query learn / skill++teachAre there tasks to be performed? YesNo endSSI2013(2013 11 18 20 ) GS7 -3 Goto, Takizawa and Takahashi: Hybrid Approach of Agent-based and Gaming Simulations for Stakeholder Accreditation, Proc. of the 4th World Congress on Social Simulation (2012)