ソフトウェアエージェントによるによる社会シミュレーション
複雑な社会の動きの完璧な予測や、瞬間的な社会の状態の正確な把握は、AIを用いても極めて困難である。一方で、生物や人間など多くのシステムは、動的かつ予測不能な局面において極めて柔軟に対処している。 本研究では、様々な生物や物体を模擬したソフトウェア(エージェント)を作成し、エージェントの自律行動や相互作用によって、社会に実在する問題や、現実では実現しにくい社会環境での生物の振る舞いなどを検証する。
都市のヒートアイランド現象は、最近の気温上昇に伴い、ますます問題視されることが予想されます。その緩和策のひとつとして、顕熱・潜熱に対する効果や蒸散作用を持つ植物による緑化が効果的です。この研究は、その緑化を効率よく行うために、地面の日照時間を最小化し、一方で植樹のためのコストを最小化することを目的とした最適解を遺伝的アルゴリズム(GA:Genetic Algorithm)を用いて導き出しています。
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