抄録
本論文では，ゲーム環境におけるコスト考慮型ファジィシステムを用いた意思決定手法を提案する．コスト考慮型ファジィシステムは，意思決定における重大な誤りを避けるように構築される．ファジィシステム構築のための学習用データは，事前の数値実験から生成される．具体的には，あらかじめ起こりそうな状況を人工的に生成し，決められた行動に対して得られた結果から，各状況に対する最適な意思決定を導き出す．その後，学習用データに矛盾が起こらないようにファジィシステムが構築される．数値実験では，カーレーシングゲームに対してコスト考慮型ファジィシステムを適用する．このゲームでは，２台のカーエージェントが画面上に次々と現れる旗を獲得するために競い合う．提案手法と従来手法のファジィシステムを使用するカーエ
ージェントと，固定の行動を行うカーエージェントの性能を調べ，コスト考慮型ファジィシステムの性能が有効であることを示す．
