講演情報
[P2-71]工学と認知モデリングを接続するSoftmax 型満足化モデル
*神谷 匠1、大用 庫智3、高橋 達二2 (1. 東京音楽大学、2. 東京電機大学、3. 関西学院大学)
キーワード：
希求水準、満足化、意思決定、効用関数
本稿では，満足化に基づく意思決定を確率的に定式化する枠組みとして Noisy Satisficing（NS）を提案する．
従来の満足化モデルは，選択確率の明示，尤度に基づくモデル比較，心理学的解釈可能なパラメータの導入といった認知モデリング上の課題があった．
NSは，満足化を効用関数で実装した確率的意思決定でこれを解決する．
バンディット問題における評価により，既存手法と同程度の性能を維持しつつ柔軟な意思決定が可能であり，工学的性能と認知的妥当性を接続する枠組みとしての有効性を示した．
従来の満足化モデルは，選択確率の明示，尤度に基づくモデル比較，心理学的解釈可能なパラメータの導入といった認知モデリング上の課題があった．
NSは，満足化を効用関数で実装した確率的意思決定でこれを解決する．
バンディット問題における評価により，既存手法と同程度の性能を維持しつつ柔軟な意思決定が可能であり，工学的性能と認知的妥当性を接続する枠組みとしての有効性を示した．