アメーバ様生物粘菌の行動レベルにあらわれる賢さについて述べる。具体的な項目は、迷路やいくつかの幾何学的パズルを解く能力、周期的な環境変動を記憶学習する能力、逡巡行動（行動選択）などである。その能力の高さを実験により解明し、その機構を数理モデルから理解する。

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真正粘菌変形体は多核単細胞の巨大なアメーバ様細胞であり、細胞厚みを振動させながら環境中を這い回る。変形体は栄養分等を輸送するためにチューブ構造をネットワーク状に張り巡らしているが、その形は環境に依存して著しく変化する。本研究では、変形体の「形」による環境適応行動をネットワーク科学の視点から解析し、細胞の形と機能について議論する。

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　近年、バイオマス廃棄物からのコンポスト、メタン発酵、水素発酵などの複数の微生物が複雑な相互作用しながら共存する複合微生物の系において、微生物の活性を最適に制御するプロセスが求められている。本研究では、将来的にコンポストを制御するための最適条件を見いだすために、温度、含水率、ｐHなどを変化させたときのコンポスト化速度を定量する装置を開発し、微生物活性を最適に評価できることを確かめた。

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これまで我々は，従来の静的記憶モデルを入出力系に拡張した動的記憶モデルを用いた信号識別機構を提案し,既知・未知の信号識別の可能性および記銘パターン数の増加等に対するロバスト性を確認してきた．ここでは，本機構のパターン識別性能評価を，記銘パターン数および入力信号のゆらぎレベルをパラメータとして定量的に実施し，モデルの工学適用と汎用化の可能性を探る.

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タンパク質に対するO-型糖鎖修飾は，多様な生命現象において重要な役割 を果たしている．セリン，トレオニンに修飾することは判明しているが， そのコンセンサス配列は知られていない． アミノ酸配列上の修飾部位は群発して見られる場合とそうでない場合に二分さ れることが知られており，異なる修飾機構をもつことが予想される． 本研究では，それぞれについてSVMを構築し，修飾部位の予測を行った． その結果，二つに分けずに予測したときよりも特に群発グループにおいて 予測性能が向上した．

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タンパク質のO-型糖鎖修飾は，生命現象に重要な役割を果たしているが， 現在コンセンサス配列は知られていない． 本研究では，SVMへの入力情報として，アミノ酸の配列情報のみでなく， 二次構造，アミノ酸のアクセシビリティや疎水性を用いて予測を行い， その性能を比較することで，それらの性質がO-型糖鎖修飾に 与える影響を検討した．二次構造はPSIPREDによる推定値を用い， アクセシビリティはPDBの立体構造から取得した． 結果として，二次構造を用いた場合に予測性能の改善が見られた．

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本稿では，RoboCupシミュレーションリーグのサッカーエージェントの 状況判断にサポートベクタマシンを用いることについて考察を行う． エージェントを構成する場合，プログラムを記述し，その後， シミュレーションを通して改良していく．このとき，RoboCupのような サッカーの場合，チーム内の連携を記述するとき，実現したい行動を 記述する事はそんなに難しいことではないが，いつ実現するかを記述 する状況判定を設定することが難しいことがある．これは，敵チーム のフォーメーションや各自のアルゴリズムを予め予想しつくせないこと による．本稿では，まず，予めスルーパスなどのルーチンを記述しておき， 緩い条件でゲームを行いその成否をデータとして収集する．そして， データをSVMに学習させ，以降の試合において，記述したルーチンの 成功率を上げることを考える．

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本研究では多モード自動化機械を操作するユーザをハイブリッドダイナミカルシステムとしてモデル化する事によりユーザを動的な認識主体として捉える．これに基づくことで，多モード自動化機械に対するユーザのモード誤認識を計算論的な枠組みの中で捉えることができる．この考え方に基づき，本稿ではモード誤認識を事前に予測する手法について検討する．

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近年, オンライントレード環境の充実により，インターネットを用いた株式取引 の利用者が増加している．しかしながら，取引者はインターネット上から多様な株式情報を容易に得ることが可能になったが，その膨大な情報の中から投資に有効な情報を得ることが困難であるという新しい問題が生じている． この問題点を解決するために，本研究では Web 情報を用いたトレードエージェントの戦略の構築方法について提案する． 実市場データを用いた数値実験により提案手法の有効性を示す．

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近年，U-Mart と呼ばれる人工市場研究のプロジェクトが注目されている．U-Mart プロジェクトでは 計算機上での実験環境として U-Mart システムを提供しており，多くの公開実験や教育イベントを実施してきた．本研究では，現実のデイトレードに着目し，ヒューマンエージェントを対象とした GUI の拡充及び現実的な挙動を示す市場を再現する板再現エージェントの構築方法について提案する．実市場データを用いた数値実験により提案手法の有効性を示す．

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本論文では，フィルタ回路を対象として，回路設計を支援する回路構造クラシファイアシステムを提案した．本システムは，最適化機能，分類機能およびデータベースを有し，各機能の相乗効果を得ようとするものである．具体的には，フィルタ回路設計を多目的最適化問題として捉え，GPを用いてフィルタ回路を設計する際に，外部情報を参照することにより設計の効率化を行うものである．

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オムロンで開発された環境保証製品設計支援システムは、製品設計における規制化学物質の確実な排除を目的として、製品設計・製品アセスメント・環境情報公開をサポートする。このシステムは、シミュレーション・高速演算・Webベース動作・PDMとの通信の機能を保有しており、製品設計初期段階からの技術検討・多品種製品設計・グローバル開発への適応度が高く、顧客に対しての環境保証と、開発生産性の向上への効果を示す。

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　我々の研究室で開発中の視覚障害者や高齢者のための歩行補助ロボットに搭載されているPSDセンサとCCDカメラ画像からでは進行方向に存在する段差を認識することが困難である．そこで複眼視視覚センサを製作して段差の認識を試みて一定の成果を得たが，段差の境界を精度良く示すことが難しい．今回，新たにPSDセンサと複眼視視覚センサのデータを組み合わせることによって段差領域の境界を精度良く検出する手法を提案する．

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視覚障害者や高齢者の歩行を支援するためのロボットの開発を進めている．そのロボットには歩行支援のためのさまざまな機能が実装されている．特に，視覚センサを用いて実現した障害物回避機能は使用者の安全を確保する上で必須の機能である．ロボットが歩道上を移動する際には，静止物体のみならず歩行者や自転車などの移動物体の回避に加え，それらとの協調移動が必要となる． 　本研究では，歩行補助ロボットの行動範囲の拡大と安全性の向上をめざして，画像処理を用いた移動物体認識法を提案し，その実用上の有用性について得られた成果を報告する．

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本研究は、ノイズを含む動作ぼやけ画像へのブラインド画像修復方法を示す。二次元ケプストラム分析を使ってノイズを含む行列動作ぼやけ画像のぼやけ認識をシンプルに速く行う。正確な推定を行うには、識別手法を行う前に、移動平均のフィルターを使ってノイズを除去する。そして、ノイズのあるぼやけ画像修復には状態空間モデルを使う。状態空間モデルのパラメータを定めたあと、カルマンフィルターを使って修復画像を得る。

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本研究は空間的な変化に対する画像修復問題に対する解を提案する。 今回は特に回転流れによるぼやけ画像の場合を考える。 本研究で考察する数学的モデルにより、 ぼやけ画像の作成と復元に対する新手法を提案する。 この手法では、ラグランジュ乗数を採用し、 各ぼやけ画像の画素に逆フィルターを適用する。

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近年、コンピュータ、デジタルカメラ等電子機器の高性能化、普及に伴い、一般ユーザーにデジタル画像の加工、編集が浸透している。本研究は人物、風景等写真の種類を限定する事なく絵画調画像へ変換可能なアルゴリズムの開発を目的としており、「高速で汎用性が高い」という技術的見地、「視覚的に興味深い」というエンターテインメントの見地双方から、有益なノンフォトリアリスティックレンダリング手法を提案する。

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本報告では，類似画像から学習された基底系を用いる画像超解像法を提案している．提案法では，基底系の学習にシフト不変非負スパースコーディングを用いる．画像超解像では，高解像度画像が学習された基底系を用いてスパースに表現できること，および高解像度画像から低解像度画像への縮小過程を仮定し，コスト関数を定義する．超解像は，このコスト関数を最小化することで実現される．実験では，テクスチャ画像および文字画像への適用例を示し，提案法の有効性を確認している．

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工場での検品の際には画像処理が用いられている。その際に、撮影画像を縮小して処理することにより高速かつ雑音除去の効果が期待できる。しかしながら解像度を落とす際の明確な指標の研究はあまり行われていない。そこで本研究は画像拡大縮小に対して比較的ロバストであるSIFTを用いて解像度の評価を行う指標を作成することを目的とし、また実際に検出を行うことにより有効性を検証した。

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本稿では，2次元ハールウェーブレットを用いた画像用相関型電子透かし方式についての一検討を行う．まず，従来方式における埋め込み手順を説明する．次に，提案方式の概要を説明し，その埋め込みアルゴリズムを示す．最後に，複数の画像に対する計算機シミュレーションを行い，従来方式との比較を行い，その有効性を示す．

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本報告ではマルチパルス符号化モデルを画像情報に適用する「マルチパルス画像符号化方式」の性能向上に関する基礎的検討を行う.まず,従来の相関法によるパルス探索とそれを応用したパルス重複探索法について述べる.次にコレスキー分解を用いたパルス振幅最適化の手法について述べる.最後に計算機シミュレーションを行い,本方式の基本特性を確認する.

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本研究では，カメラ・プロジェクタシステムを用いて対象物体の反射特性を計測し，物体の仮想的な色修復に応用するシステムを提案している．ここで，物体の反射特性の計測については対象物体や環境光が変化する毎にキャリブレーションを行う必要があるが，この処理はユーザに気付かれることなく行うことが望ましい．そこで，人間の視覚特性を考慮してユーザの知覚を軽減したカラーキャリブレーション法を提案する．

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工業デザイナーは異なった面構造をもつ多面体を組み合わせながら，複雑な製品の形状を構築していく．しかし，この作業は非常に手間のかかるものである． そこで本研究では，認知幾何学に基づいた，操作方法が直観的で理解しやすい３次元形状モデリングインタフェースを作成し，実空間内でユーザがインタフェースを操作することで，仮想空間内で様々な多面体の選択と組み合わせを実現できるデザイン支援システムを提案する．

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従来のCADやCG製作ソフトでは、モーションデザインの際に物体の状態を決める多変数を時空間上で制御する必要があるため、アプリケーションが複雑化する傾向がある。本研究では、物体のモーションを構成する位置、姿勢、形状を二次元的に配置し、ユーザが描いた任意図形に基づいて座標変換を繰り返すインタフェースを設計することで、より自由度の高い試行錯誤と柔軟な設計を促すＣＡＤ環境を提案する。

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近年、道路交通システムと情報通信システムを連携させることにより、交通事故の防止や物流の効率化、自動運転による高齢化社会への対応など、道路交通システムのさらなる高度化をねらったITS(Intelligent Transport System)の構築が世界中で進められている。本研究では、ITSに関連し、画像処理を用いて、夜間という悪条件での交通管制や安全運転の支援に繋がる車両の認識を行うシステムの開発を目的とする。

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通信技術により音声や映像をやり取りし，遠隔地の指示者が現場の作業者に何らかの作業を行わせることを遠隔協調作業という．この遠隔協調作業の中で、作業空間の物体や場所を遠隔操作のレーザポインタで指し示し作業支援を行うシステムが存在した。しかし，このシステムでは、レーザスポットが作業者から見えなくなると、物体や場所を作業者に伝えづらい問題があった．そこで、この問題の解決法として，レーザ光軸上に液体を噴霧し、光路を可視化する手法を提案する。本稿では、この手法の実装方法と効果を報告する．

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本研究は，実世界空間で手順を伴う作業において，作業者の意図に則した作業情 報を提供し，作業効率や利便性を高めることを目標とする．そこで，筆者らは人 間が把持した物体を胸元周辺に引き寄せ観察する動作に着目した．作業者の胸元 周辺の空間を個人着目空間と定義付け，この空間内の物体は作業者の注目度が高 いと考え，この物体の情報を基にした作業支援情報を提示するシステムを提案す る．本報告では，個人着目空間の範囲を実験により決定し，この個人着目空間を 用いたシステムの有効性を検証した．

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現在，入院患者の食事摂取量の計測は目視と手計算で行っている．しかし，この計測方法では安定した計測結果が算出されない．そこで，著者らはこの問題を解決するために食事摂取量計測システムの研究および開発を行ってきた． 本論文では，現在の切り出しアルゴリズムの問題点を述べ，その問題点を解決するためにアルゴリズムの改良を行い，改良の有効性を検証する実験を行う．また，臨床現場で本システムを用いた際のシステム性能の検証を行う．

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近年、ネットワーク上でPCの余剰資源を集約するグリッドコンピューティングに関する研究が非常に盛んである。そこで集約された資源は、数学的難問の計算や大規模なデータ処理に用いられてきた。しかし一方で、システムの導入や利用には専門的な知識が要求されるといった問題点も存在する。 よって本研究では、それらの問題に対処できるよう環境の拡張性に重きをおいた、JiniとGlobus Toolkitの連携を視野に入れた分散処理形態を目指す。

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大規模・高性能・高速化するインターネットにおいて負荷分散は不可避な問題である。複製システム、ミラーサーバー、大容量なサーバーなどを用いた負荷分散によってホットスポットの問題解決がなされているが、我々は対象となるファイルを分割し、アクセス数に応じてグリッド上のパソコンに自動的に分割ファイルを割り当てる負荷分散手法を提示する。さらに提示した負荷分散手法の性能評価を報告する。

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現行のグリッドコンピューティングでは、サーバ－ノード間のみ通信を行っている事例が多い。そこで我々は、従来のサーバ－ノード間に加えてノード－ノード間での通信を確保する事によって、クラスタ型のグリッド環境を構築し、ノード参加型のアーキテクチャを採用した。その環境下において、ジョブスケジューリングを提案し、クラスタ参加型グリッドの性能評価を検証する。

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本論文では、グリッド環境下において天災などによる不慮の故障の場合における透過性に優れたグリッドシステムとネットワークストレージを活用する回復システムを提案する。その回復システムにおいての性能評価を報告する。

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広域にわたる電力系統の安定度解析などに，末端のコンセントで計測した電圧位相データを利用する解析手法が提案されている．これらの解析に用いる電力位相データはサンプル時間が1/30秒であり，蓄積されたデータは膨大である．著者らは，解析に有用なデータの抽出方法について検討を行ってきたが，本稿ではこららのデータの提供方法について検討し，簡単なプロトタイプシステムを構築したので報告する．

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従来のクライアントサーバシステム設計では、サーバとクライアントを組み合わせたハードウェア設計とソフトウェア設計でシステム設計する。しかし、現在のクライアントはコンピュータではなく、携帯性や操作性が優れ自動センサー機能などが装備された情報端末機器が要望される。例えば、センサーを装備したマイコンや、ゲーム機の端末等である。そこで、クライアントコンピュータのさらにクライアントとしてのマイコンを組み込んだ３層ITアーキテクチャ設計方法を提案し、ホームネットワーク構築事例を紹介する。

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近年、原油や原料の価格が高止まりしているが、需要は堅調である。このような状況で企業の競争力を高めるためには、生産量を落とさずに可能な限りで仕掛・在庫を圧縮する事が重要である。そこで本稿では、確定受注情報と見込み計画情報を基に納期を満たすような生産が可能となるよう、各工程での負荷を時間軸と代替設備間で調整し、仕掛最少化と納期遵守を可能とする設備負荷計画を決定する手法を紹介する。

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形状表現にVoxelモデルを採用し、NC工作機械による切削加工でワーク形状が変化していく様子をコンピュータ上で効率よく模擬できるNC切削形状シミュレーション技術の開発について報告する。従来、Voxelモデルは大量のデータ量と演算が必要と言われていたが、本開発では、Voxelモデル表現として、距離場の考え方に基づき形状を凹凸の複雑さに応じて適応的に表現可能なADF法を用いることで、より少ないデータ量で高速なシミュレーションを可能にした。

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冷間タンデム圧延機のパススケジュールについて，機会制約条件計画を用いた最適化手法を開発した．過去の実績圧延データを用いることにより，変数の確率分布を仮定することなく，ばらつきを考慮したパススケジュール設計を可能とした．また，シグモイド関数を用いて離散的な制約条件を近似することにより逐次２次計画法を適用した．高張力鋼での実験の結果，板厚公差外れ長さが１３～３５％減少することを確認した．

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電池駆動LRVに必要とされるバッテリー充放電制御システム開発において、リアルタイムシミュレータによるHILS(Hardware In the Loop Simulation)を適用した。電池駆動LRVの充放電制御と組込制御ソフトウェアの動作検証について紹介する。

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列車内ネットワークは、編成の分割・併合等、営業運転中にシステム構成が変化する動的ネットワークである。編成方向が異なる編成同士を併合した場合には、併合時の過渡的な状況において、両編成の編成方向の認識が一致するまで通信処理を中断させる必要がある。本稿では、編成間通信中継装置において編成方向情報を書き換えることで、過渡的な状況においても、通信処理を中断することなく安定して処理を継続することが可能な列車内ネットワークを提案する。

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近年，環境負荷の面からガスエンジン市場が拡大している．当社では独自技術により「グリーンガスエンジン」を開発し，世界最高性能（効率４８．５%，NOｘ１６０ｐｐｍ＠０%O2）を達成した．ガスエンジンでは，エンジン内部の燃焼状態を最適に保ちながら運転を行うことが，性能向上を図る上でのキー技術となる．本報では，空燃比制御やノッキング制御など，エンジン燃焼制御技術について紹介する．

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近年，インターネットによる株式投資環境の充実により，デイトレードに関する研究が注目されている．本研究では，デイトレードにおける投資戦略に着目し，現在提案中のデイトレードエージェントフレームワークを用いた取引エージェントの進化について報告する．デイトレードエージェントフレームワークは板情報まで含めた市場の再現が可能であるため，現実の取引に近い結果が得られることを示す．

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日本では東京証券市場を中心にザラバという方式で注文約定処理が行われている。ザラバでは板の上に残された過去の注文と、現在到来した新しい注文とが合致したところで価格が決定する。株価変動の頻度分布は尖度が高いという事が良く知られており、価格変動の確率モデルとしてARCHモデルやGARCHモデルなどが提案されている。しかし、これらのモデルは価格のみを扱い、過去や現在の注文との関係を無視している。本報告では、到来する注文分布が価格変動に与える影響について調べる。実証分析を行い注文の到来確率を求める。それらを人工市場(U-Martシステム）を使ってシミュレートし、尖度の高い分布を示す株価変動が、どのようにして発生しているかを明らかにする。

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仮想市場研究において、パレート最適な資源配分を実現する手法として市場指向プログラミングが提案されている。しかし、市場指向プログラミングで想定されている市場は静的なものであり、実問題へ適用するためには動的市場への対応も必要となる。そこで、本研究では新古典派経済学の成長理論に基づく仮想市場を構築し、動的環境下における市場指向プログラミングの資源配分特性を検証する。

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逆シミュレーションにおいては，探索エンジンである遺伝的アルゴリズム(GA)が膨大な数の解候補のサンプリングを必要とする上，解候補の評価のためにシミュレーションを行う必要があるため，問題規模が大きくなると現実的な時間で計算が終わらなくなるという問題がある．本論文では，逆シミュレーションをグリッド計算環境上で高速実行するためのグリッド向けGAフレームワークの提案を行い，テストベッド上でその性能評価を行う．

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ネットワーク外部性を有する製品にはポジティブ・フィードバックが働くため， 一人勝ち現象が起こることが少なくないことから，他の製品と比べて普及戦略の重要性が高い． そこで本稿では製品普及戦略立案支援システム構築の第一段階として，複雑ネットワーク環境下においてマルチエージェントシミュレーションを行い，消費者の異質性とつながり方がネットワーク外部性を有する製品の普及に対して与える影響を検証する．

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製造業において、顧客からのクレームへの対応は重要な事務所の機能である。顧客の要望に的確に対応すると同時に、クレームの原因を追究し、予防的な対策を取ることが顧客満足度の向上につながるが、このためには、営業拠点における顧客対応スタッフからの報告と管理職による対応指示、そして従業員間での情報共有などが重要である。しかしながら、携帯電話など各種モバイル機器の普及により、顧客対応スタッフが直接、顧客とコンタクトを取ることが増えてきており、営業拠点が上記のような機能が必ずしも十分に果たせなくなってきている。本論文では、この問題を可視化し、適切な行動のあり方を検討するとともに、社内教育に利用することを目的に、営業拠点におけるクレーム対応についてエージェントベースのシミュレーションを構成するものである。

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現在，日本は高齢化が急速に進んでおり，国民の総医療費をどう抑えるかが大きな問題となっている．しかし，医療費の推計方法自体に適切な手法がまだ不十分な現状がある．原理上，それぞれの疾病に対して，病態の遷移と採用した治療法に応じたマイクロモデルを用意して医療費を推計することが望ましい．本研究では，C型肝炎を事例として，病態遷移のマイクロモデルをエージェントシミュレーションで表現し，インターフェロン療法を用いたときの患者ごとの生涯医療費・QALYｓを推計するモデルを構築した．

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製造業の現場ではスキルを持った社員が大量退職するいわゆる2007年問題が深刻になっている．これに対応するには，知識伝承のための職場での教育や知識移転を促進するような人事制度について新たな方策が必要である．教育の問題にせよ，人事制度の問題にせよ，施した施策の影響が目に見えるようになるのは何年も先のことである．我々は，このように「やってみなければわからない」問題について，エージェント・ベース・モデルによる大量かつ大規模なシミュレーションによる接近を試みている． 本稿では，製鉄プラントの保守点検作業現場における職員のスキルデータを使用し，これを初期値とした On the Job Training (OJT)による知識伝播と，個々のエージェント間のOJT活動が組織全体に及ぼすボトムアップな影響を分析する．

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国家間の軍拡競争からゴミ問題まで，私たちの日常には囚人のジレンマと呼ばれる状況があふれている．この囚人のジレンマ状況において，協調関係成立の条件を考察するため，多くの研究が行われてきた．本研究では，個体間の対戦関係にネットワークによって表現される空間的構造を導入し，更にはこれらのネットワーク自体が変化していくモデルを考え，より現実的な社会構造を理解するとともに個体間の構造の進化が協調行動の進化に与える影響について調べる．

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進化ロボティクスにおいて，多くの場合その制御器には人工神経回路網が用いられる．その人工神経回路網の構造や結合荷重値を共に進化により適切なものを獲得しようというTWEANNという研究分野において，MBEANNという我々が提案する手法がある．本稿ではMBEANNをマルチロボット問題に適用し，その性能，獲得するネットワーク構造，ロボットの振る舞いの解析を試みる．

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