本研究は、動的な環境下で多数の目的から適切な選択を行う自律的なプランニング手法を提案するものである。本手法では、各目的を個別のエージェントとして扱い、それぞれが「ストレス値」を基に優先度を評価する。ストレス値は環境負荷に応じて動的に変動し、複数の目的が同時に優先される場合には閾値超過割合を基準に目的を選択する。また、ターンごとの行動結果に基づき閾値を調整するフィードバック機構を導入することで、環境の変化に適応しつつ目的の達成を目指している。 提案手法の有効性を検証するため、Tile Worldシミュレーションを用いた実験を行った。Tile Worldでは、エージェントがエネルギー補給を維持しつつ得点を最大化する行動が求められる複雑な環境が提供される。実験の結果、エージェントはストレス値と閾値の動的調整を通じて、効率的かつ適応的な行動選択を実現したことが確認された。
