« Bennett(1980) | Main | 追い出しコンパ »

March 23, 2005

高橋，本泉(2005)

高橋 真吾，本泉
俊一．”一般化されたハイパーゲーム的状況での組織学習の進化的シミュレーション”．計測自動制御学会第35回システム工学部会，pp.xx-xx，
2005年．
自分の研究の認知の機能のところで，この辺の研究との同型性を確認したかったので，ファイルを送ってもらって，よんだ．
# 中の人，pp(pages)がわからないので，お時間ある時に調べて教えていただけませんでしょうか？
ぼくの理解している範囲で説明すると，これっていうのはindividualなレベルでのsingle/double
learningとorganizationalなdouble
loopが組み込まれた，ゲーム理論の枠組みを認知の改善学習問題に利用したモデルといった感じか．
ハイパーゲーム状況を想定することで，ゲームでの利得において誤認がある状況を考え，この誤認を正しい認識にするために，学習を行っていくと．
で，解釈枠組み(認知)を変更するdouble loop
learningができていれば，誤認から正しい認識へと認識を変更でき，正しい意思決定(ゲーム理論の枠組みにおいて）ができるようになるはずなので，
これをもって，判定をしていこうと．

最終的に全エージェントが正しく内部モデルを修正し共有されたとき，組織のdouble-loop
learningが成功したと見なすことができる．すなわち有効な組織のdouble-loop
learningの方法は，正しい内部モデルの共有化を導くような個人のdouble-loop
learning，内部モデルの修正方法ということになる(高橋[4])．
高橋，本泉(2005) pp.+1

ただ，このモデルはorganizational single loop learningが概念として組み込まれていないのだな．# ぼくの理解では，そう思った
組織のモデル，組織の一機能として考えるときには，組織のアクションというものが個人の行動の集約として存在して，それに対してevaluationがなされるというのを考慮する必要があると思う．
だからNTDHって，”ネットワーク”という表現をしているのか．

ここでのsingle/doubleはともにindividualなレベルのはなしですよね．


プレイヤー1はf_1とf_21を内部モデルとして持つ．プレイヤー2も同様にf_2とf_12を内部モデルとして持つ．各プレイヤーはf_i(i=
1,2)を最大化するように意思決定変数u_i(i=1,2)を決め，u_ij(ij=21,12)を予測する．これはsingle-loop
learningに当る．また行動の結果を情報交換し参照することによりf_ij(ij(21,12)の係数a_ij,b_ij,cij(ij=
21,12)を修正する．これがdouble-loop learningに当る．
高橋，本泉(2005) pp.+2

このへん今度なかのひとにきいてみる．

* 05/03/24追記
きいてみた．
organizational single loop learningはしていませんと．
というか興味関心外ですと．
ついでに思ったのだけど，organizational double loop learningについても，ここでは統計的にその学習成果を調べているが，これも本来的にはorganizationalなアクションから調べるべきではないのかな．
# またしても中の人に質問してみようかな

この論文からの枝葉．

Posted by ysk5 at March 23, 2005 05:19 PM