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24 巻 (2007)
4 号 p. 4_1-
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23 巻 (2006)
4 号 p. 4_1-
3 号 p. 3_1-
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1 号 p. 1_1-
22 巻 (2005)
4 号 p. 4_1-
3 号 p. 3_1-
2 号 p. 2_1-
1 号 p. 1_1-
21 巻 (2004)
6 号 p. 423-
5 号 p. 340-
4 号 p. 235-
3 号 p. 159-
2 号 p. 83-
1 号 p. 1-
20 巻 (2003)
6 号 p. 533-
5 号 p. 413-
4 号 p. 321-
3 号 p. 213-
2 号 p. 117-
1 号 p. 1-
19 巻 (2002)
6 号 p. 425-
5 号 p. 333-
4 号 p. 245-
3 号 p. 157-
2 号 p. 81-
1 号 p. 1-
18 巻 (2001)
6 号 p. 571-
5 号 p. 483-
4 号 p. 399-
3 号 p. 327-
2 号 p. 243-
1 号 p. 157-
18-0 巻 (2000)
17 巻 (2000)
6 号 p. 509-
5 号 p. 409-
4 号 p. 297-
3 号 p. 193-
2 号 p. 109-
1 号 p. 1-
16 巻 (1999)
6 号 p. 6_517-
5 号 p. 5_401-
4 号 p. 4_293-
3 号 p. 3_193-
2 号 p. 2_108-
1 号 p. 1_1-
15 巻 (1998)
6 号 p. 6_491-
5 号 p. 5_395-
4 号 p. 4_281-
3 号 p. 3_189-
2 号 p. 2_107-
1 号 p. 1_1-
14 巻 (1997)
6 号 p. 6_533-
5 号 p. 5_437-
4 号 p. 4_333-
3 号 p. 3_217-
2 号 p. 2_105-
1 号 p. 1_1-
13 巻 (1996)
6 号 p. 6_437-
5 号 p. 5_361-
4 号 p. 4_281-
3 号 p. 3_193-
2 号 p. 2_113-
1 号 p. 1_1-
12 巻 (1995)
6 号 p. 6_519-
5 号 p. 5_403-
4 号 p. 4_291-
3 号 p. 3_195-
2 号 p. 2_106-
1 号 p. 1_1-
11 巻 (1994)
6 号 p. 6_453-
5 号 p. 5_357-
4 号 p. 4_257-
3 号 p. 3_161-
2 号 p. 2_100-
1 号 p. 1_1-
10 巻 (1993)
6 号 p. 6_457-
5 号 p. 5_385-
4 号 p. 4_289-
3 号 p. 3_193-
2 号 p. 2_100-
1 号 p. 1_1-
9 巻 (1992)
6 号 p. 6_459-
5 号 p. 5_379-
4 号 p. 4_283-
3 号 p. 3_179-
2 号 p. 2_102-
1 号 p. 1_1-
8 巻 (1991)
6 号 p. 6_509-
5 号 p. 5_401-
4 号 p. 4_305-
3 号 p. 3_209-
2 号 p. 2_100-
1 号 p. 1_1-
7 巻 (1990)
4 号 p. 4_317-
3 号 p. 3_213-
2 号 p. 2_101-
1 号 p. 1_1-
6 巻 (1989)
4 号 p. 4_319-
3 号 p. 3_221-
2 号 p. 2_125-
1 号 p. 1_1-
5 巻 (1988)
4 号 p. 4_301-
3 号 p. 3_217-
2 号 p. 2_109-
1 号 p. 1_1-
4 巻 (1987)
4 号 p. 4_297-
3 号 p. 3_185-
2 号 p. 2_120-
1 号 p. 1_1-
3 巻 (1986)
4 号 p. 4_305-
3 号 p. 3_181-
2 号 p. 2_115-
1 号 p. 1_1-
2 巻 (1985)
4 号 p. 4_581-
3 号 p. 3_483-
2 号 p. 2_383-
1 号 p. 1_291-
1 巻 (1984)
3 号 p. 3_207-
2 号 p. 2_107-
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特集「ネットワークが創発する知能」の編集にあたって
栗原 聡
2007 年 24 巻 1 号 p. 1_1-1_2
発行日: 2007年
公開日: 2007/06/11
DOI
https://doi.org/10.11309/jssst.24.1_1
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(31K)
関係を読み解く手段としてのネットワークの構造解析
佐藤 進也
2007 年 24 巻 1 号 p. 1_3-1_11
発行日: 2007年
公開日: 2007/06/11
DOI
https://doi.org/10.11309/jssst.24.1_3
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実社会の組織やInternetなど,相互に関係のある複数の要素からなる広い意味でのシステムは,要素をノード,関係をリンクに対応させることでネットワークとして捉えることができる.このアプローチにより,システムの性質をネットワークの構造的特徴として把握することが可能になる.たとえば,ネットワークの構造を解析し,その特徴をモデル化することで,システムにおいて重要な役割を果たしている要素の抽出や,システムの“つくり”に着目した比較や分類ができる.今まではそれぞれの分野に固有なものとして捉えられてきた様々なシステム―科学や工学がそれぞれ研究対象としてきた自然界のシステムや人工的システムなど―をネットワーク構造という観点から統一的に捉えたとき,システムの振る舞いや形成過程に関するより普遍的な性質が見えてくる.本論文では,このアプローチの狙いや意義そして可能性を示すため,ネットワークの構造解析,モデルの構築,解析やモデル化から得られた知見を利用した具体的な問題の解決という3つのテーマについて概説し,関連研究を紹介する.
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(153K)
価値を生み続ける俊敏な組織への変革:Network Centric Strategy
苑田 義明
2007 年 24 巻 1 号 p. 1_12-1_23
発行日: 2007年
公開日: 2007/06/11
DOI
https://doi.org/10.11309/jssst.24.1_12
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製造業は昨今製品開発・製造におけるグローバル化に伴い激烈なコスト競争を強いられており,これまで経験したことの無い次元での「変革」を模索している.ITの発展による指数関数的な量的変化が旧来の組織活動のほころびを顕在化させているためである.情報化時代において企業が「価値を生む組織」として存続するためには,組織活動に内在する多様なネットワーク構造が生来持つ特性に目をむけ,積極的に活用する戦略的体系的手法が必要である.本稿では,そのひとつとして近年注目されているNetwork Centric Strategyに焦点をあて,複雑ネットワーク理論との関連を示し,実践的戦略であることを示す.
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(1240K)
ネットワークが創発する知能~第1回ワークショップをふりかえる~
石川 孝, 栗原 聡
2007 年 24 巻 1 号 p. 1_24-1_39
発行日: 2007年
公開日: 2007/06/11
DOI
https://doi.org/10.11309/jssst.24.1_24
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(1527K)
成長する待ち行列ネットワークにおけるトポロジー生成規則の最適性
松村 有祐, 川村 秀憲, 大内 東
2007 年 24 巻 1 号 p. 1_40-1_49
発行日: 2007年
公開日: 2007/06/11
DOI
https://doi.org/10.11309/jssst.24.1_40
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ある目的でネットワークを構成する際,その目的について最適なトポロジーを設計する取り組みはさまざまな分野で行われている.これら従来研究の多くは,静的に与えられる諸条件のもとで,最適なトポロジーをどう設計するかに焦点を当てたものである.一方で,実際のネットワークの構築を考える際,一斉にある規模のネットワークを構築するのが困難な場合が多く,小規模のネットワークを使用しながら大規模に発展させる場合は少なくない.そこで本論文は,ネットワークの成長も考慮した最適なネットワークの構築を実現できるかについて調査した.具体的には典型的なネットワークとして待ち行列ネットワークを取り上げ,近年の複雑ネットワーク研究で提案されてきたさまざまな成長型ネットワークモデルの最適性を調査した.数値実験より,トポロジー生成規則に基づく段階的・逐次的トポロジー生成によって準最適なトポロジーを生成できることを確認した.また,ネットワークを構成する目的や与えられる条件によって,最適なトポロジー生成規則はさまざまであることが示された.
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(190K)
ノード順位による選択を用いたスケールフリー・ネットワークモデル
柳井 孝介, 伊庭 斉志
2007 年 24 巻 1 号 p. 1_50-1_61
発行日: 2007年
公開日: 2007/06/11
DOI
https://doi.org/10.11309/jssst.24.1_50
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ランク選択を用いたスケールフリー・ネットワークモデルを提案する.提案するモデルでは,各ノードに割り振られた順位に基づいてネットワークが生成される.まず一定数のノードをランダムに選択し,同数のノードから構成される2組のグループを作る.次にそれぞれのグループの中で最も順位の高いもの同士の間にリンクを生成する.このプロセスを繰り返すことにより,ネットワークの生成を行う.本研究では,理論計算とシミュレーションの両方を用いて,提案するモデルがスケールフリー・ネットワークを生成することを示す.これらの結果から,生成されるネットワークのベキ指数は1に近い値をとることが分かる.またこれまでに提案されているモデルとの定性的な違いを議論し,実世界のネットワークとの対応について考察する.
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(221K)
情報の局在性を考慮したネットワーク環境における協調行動の創発
倉岡 寛, 藤井 信忠, 上田 完次
2007 年 24 巻 1 号 p. 1_62-1_69
発行日: 2007年
公開日: 2007/06/11
DOI
https://doi.org/10.11309/jssst.24.1_62
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生態系や社会システムなどの現実のシステムにおいて,いかにして協調行動が創発するかということは,大きな関心事である.また,近年,複雑ネットワーク研究によって,多数の構成要素からなるインターネットやタンパク質の化学反応などのネットワークは,スケールフリー性やスモールワールド性の性質を有し,そのような性質がネットワークの機能に深く関わっているということがわかっている.複雑ネットワークにおいていかにして協調行動が創発するのかということは大きな関心事である.その際,ネットワークの構造自体が構成主体の意思決定の結果として進化するということと,ネットワーク上でのダイナミクスは不可分な関係にあると考えられるため,これらは同時に扱う必要があると考えられる.また,実世界では構成主体間で情報は局在性を有しているため,情報の局在性を陽に考慮する必要がある.本研究では,ゲーム理論における空間囚人のジレンマに対し,情報の局在性を導入してモデル化し,エージェントの相互作用の結果創発する協調行動について,計算機実験による検証をおこなった.その結果,情報の局在性が頑健な協調行動を形成する上で有効である,ということが示された.
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(257K)
ネットワーク構造がもたらす協調の頑健性と脆弱性
石田 芳文, 山本 仁志, 岡田 勇, 太田 敏澄
2007 年 24 巻 1 号 p. 1_70-1_80
発行日: 2007年
公開日: 2007/06/11
DOI
https://doi.org/10.11309/jssst.24.1_70
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相互作用関係がスケールフリーネットワークである繰返し囚人のジレンマにおいて,協調は安定的に維持されるのであろうか? また,協調を安定的に維持するためにはどのような方策が望ましいだろうか.我々は,エージェントの相互作用関係がスケールフリーであるネットワークに対し,協調の進化と崩壊の動的なメカニズムを明らかにするために,エージェントベースドシミュレーションをおこなった.我々の成果は,以下の通りである.(1) スケールフリーネットワーク上の囚人のジレンマにおいて,協調は達成されるが脆弱であり崩壊しやすい.(2) ネットワークの接続次数の高いエージェントが寛容になることが協調の崩壊を招き,また厳格になることで協調は最も高いレベルで維持される.(3) ネットワークの接続次数の高いエージェントが,一定の確率で裏切り行為をとることで,集団全体の寛容性を抑制し,裏切り戦略の侵入を防ぐ効果がある.
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(287K)
人間関係の重なりを持つコミュニティ構造の抽出
風間 一洋, 佐藤 進也, 斉藤 和巳, 山田 武士
2007 年 24 巻 1 号 p. 1_81-1_90
発行日: 2007年
公開日: 2007/06/11
DOI
https://doi.org/10.11309/jssst.24.1_81
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本論文では,人間関係のネットワークから活発な人間で構成されるコミュニティ構造を互いの重なりを許容しながら抽出するSR-2法を提案する.本手法は,スペクトラルグラフ分析の一手法であり,ネットワーク構造中で他と重なりを持つような結合が密なコア部を抽出できる特徴を持つSR法を,特に共起ネットワークに対して,より詳細な分類ができるように変更したものである.この特性を調べるために,SR-2法に加えてSR法とk-クリークコミュニティ法を,実際のWebデータから抽出した小規模な人間関係に適用して抽出されたノード集合を可視化すると共に,抽出性能を評価する.さらに,より大規模なネットワークとして論文の共著関係を取り上げ,各手法で抽出されるノード集合のサイズの分布を分析する.この結果,SR-2法は,現実の人間の集まりに対応した妥当なコミュニティ構造を抽出できることを示す.
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(327K)
遺伝的アルゴリズムによるネットワーク特性量に着目したネットワーク設計法
花田 良子, 佐藤 史隆, 廣安 知之, 三木 光範, 鈴木 泰博
2007 年 24 巻 1 号 p. 1_91-1_100
発行日: 2007年
公開日: 2007/06/11
DOI
https://doi.org/10.11309/jssst.24.1_91
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本研究では,ネットワークの特性量を目的関数とした最適化問題として定式化し,ネットワークを設計する.設計されたネットワークの持つ特性と複雑ネットワークの持つ特性とを調査,比較して検証することで,一般的に複雑ネットワークが有する特性は何に起因しているかを探求するアプローチを提案する.本論文では,その基礎的な検討として,最適化手法に遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithms: GA) を用いた場合のネットワーク生成の検討と,設計したネットワークを複雑ネットワークの視点から検討する.本論文で,目的とした特徴は,平均パス長やクラスター係数である.設計したネットワークを検討した結果,これらの目的には一部トレードオフの関係が存在することが明らかとなり,単一目的のGAよりも多目的GAの適用により検討することが適当であることが明らかとなった.
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