武藤 佳恭

本論文では,エージェントベースアプローチによって,社会・経済のモデルとシミュレーションを作成するためのフレームワーク「Boxed Economy Foundation Model」を提案する.このフレームワークは,モデル化の対象を明確化するための「概念モデル・フレームワーク」と,モデルをシミュレーションとして実現するための「設計モデル・フレームワーク」の2つで構成されている.提案フレームワークによる記述例を示すために,規格競争モデルを取り上げる.

動画像から移動物体を抽出する方法として,従来から差分法が使われている.しかし,差分法による抽出では,移動物体の全体が得られないという問題がある.その為,モルフォロジフィルタによるノイズ除去と欠損個所の補充を後処理として行う方法が知られている.ところが,撮影環境によっては後処理が有効に機能しない場合も多く,また演算コストの高さも指摘されている.本研究では,フレーム間差分情報を外部入力として動作するSecond-order Neural Networkを用いた移動物体領域抽出手法を提案する.提案手法と従来手法を用いて,人工動画像による実験と実動画像によるシミュレーションを行った.それらの結果,提案手法は従来手法に比べノイズに影響されにくく,また抽出領域の欠損が少ないことが示された.また,実行時間に関しても従来手法に比べ約30%短縮されることが確認された.

エージェントベース社会シミュレーション(ABSS)は現実世界との乖離を抑え、実用性を模索する方向に進めていくべきだ。このための鍵は適切な調査を実施することである。ABSSのための調査には、モデル構築のための調査とパラメータ設定のための調査がある。前者は自由度の高い調査を利用し、論理的規則の抽出や構築したモデルの適用範囲を把握するために利用する。後者はエージェントのモデルを反映した複雑な構造を持つ調査によって、個々のエージェントを定義するために利用する。パラメータ設定のための調査には、数値的尺度を調整するためのものと論理構造を調整するためのものがある。

教師無しクラスタリングにおいて,各クラスターの標本数やクラスター中心までの最大距離などといった条件や事前知識を反映させる手法は現実問題への応用が大きい.この分野ではファジィクラスタリングや制約条件付きK-平均法が広く研究されているが,本稿ではニューラルネットを用いて最適化組み合わせ問題として定式化する方法を述べる.提案モデルは代表点と標本点の組み合わせに対応したニューロンからなる.ニューロンの内部値に制約条件を反映する制約項を設けてこれを最小化するように各ニューロンを動作させることにより,制約条件付きクラスタリングが実現できることを示す.また実験により他のニューラルネット手法に比べても振動解や局所解への収束が少ないことを示した.

Pulse Coupled Neural Networkは,静止画に含まれるセグメントやエッジ抽出を学習やパラメータの調整なしに行なえる有効な手段であるが,動画像処理に適応した場合にはPCNNが持つこのような性質を有効に活用することは困難であった.本論文では,外部刺激に対し応答が一過性で直ちに順応するような受容器をPCNNに適応する方法を提案した.提案手法では,小さなノイズやランダムに出現するノイズにネットワークが順応し,移動物体のみを抽出することが出来る.提案手法の有効性を示すため,屋内外で撮影した動画像に適応し,複数の移動物体の抽出を行なった結果を示す.

セル・オートマタ(以下CA)とは有限オートマトンを空間内に並べて配置し,近接するセル同士を結合したシステムである.CAは並列・同期的に動作し,空間内の状態はオートマトンの動作規則によってさまざまに変化する.通常,CAは一つの系で状態変化が完結しているが,本研究では複数のCAシステムを同期して動作させることにより,各CA空間の情報量を下げ,符号化の手法として用いることができることを示した.また,どのような遷移規則の場合に効果的に符号化が行えるかを遷移規則の持つパターンの状態をあらわすパラメータを定義して,詳細に分析した.

ニューラルネットワークを用いた分光画像処理で生地の風合いを判別する.自己組織化マップで類似した輝度情報を持つピクセルに類似した色をわりあて, 生地の特徴を可視化する.画像は320〜400nmにおける5nmごとの紫外分光画像を用いる.単一の風合い判別を試みるため, 風合いの一つであるヌメリ度が異なるサンプルを用意した.ヌメリ度合いのつけ方として「構造によるヌメリ度」と「加工剤の種類によるヌメリ度」にわけた.結果として, 次の二つを実証した.「構造によるヌメリ度」は今回の手法で判別できる可能性を残した.一方, 「加工剤の種類によるヌメリ度」は紫外可視分光カメラの輝度値取得段階で, 差が得られなかった.

本論文では, マルチエージェントモデルを用いて家庭用VTRの規格競争を再現する.提案する人工市場モデルは複数のモデルコンポーネントから構成されており, それぞれのモデルコンポーネントを組み合わせることによって, 多数のモデルを生成し比較実験することができる.従来のマクロ集計量によるネットワーク外部性モデルでは行えない, 地域性の発生の分析や, 消費者の方式選択における大域的影響度と局所的影響度のバランスの推計などを行い, 本モデルの有効性を示す.