| dc.contributor.advisor | 苑守慈 | zh_TW |
| dc.contributor.advisor | Yuan, Soe-Tsyr | en_US |
| dc.contributor.author (Authors) | 陳延全 | zh_TW |
| dc.contributor.author (Authors) | Chen,Yen-Chuan | en_US |
| dc.creator (作者) | 陳延全 | zh_TW |
| dc.creator (作者) | Chen,Yen-Chuan | en_US |
| dc.date (日期) | 2005 | en_US |
| dc.date.accessioned | 18-Sep-2009 14:29:14 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 18-Sep-2009 14:29:14 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 18-Sep-2009 14:29:14 (UTC+8) | - |
| dc.identifier (Other Identifiers) | G0093356017 | en_US |
| dc.identifier.uri (URI) | https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/35223 | - |
| dc.description (描述) | 碩士 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 國立政治大學 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 資訊管理研究所 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 93356017 | zh_TW |
| dc.description (描述) | 94 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | 「知識經濟」時代下，知識汰舊換新速度極快，單打獨鬥不及於團隊合作的成效，因此，不論組織或個人均須講求團隊合作。腦力激盪法(Brainstorming)即是透過團隊合作、協同決策的方式產生具有創意的解決方案。本研究結合智慧型代理人的技術與人類獨特的腦力激盪思考方式，利用智慧型代理人的自主性、溝通能力、適應力與學習能力等特性，讓智慧型代理人能在適當的時候代替腦力激盪會議的與會者出席會議，達成會議目標。為了讓智慧型代理人也能模仿人類進行創意思考，本研究以人類主要用來產生創意構思的三種聯想能力做為代理人之推論機制，並結合增強式學習的概念，設計出能根據以本體論表達之概念(Ontology-Based Concept)進行構思激盪之語意式構思學習代理人( Semantic Ideation Learning Agent，SILA )，並架構一個能讓多個SILA進行知識分享與學習的系統環境-腦力激盪式協同決策系統(Collective Brainstorming Decision System, CBDS)。本研究以傳統的腦力激盪決策模式為基礎，結合現代之網路語意表達與代理人技術，期望讓在網路上代表不同角色、身份的代理人，基於其所擁有之構思知識庫 (Idea Knowledge Base)，透過代理人之間的溝通與知識分享，達成代理人自動化協同決策(Collective Decision)之目標。 | zh_TW |
| dc.description.abstract (摘要) | In Knowledge Economy Era, the organization and individual are emphasizing on the teamwork instead of single play because of better effectiveness. Brainstorming is a solution that can help organization to generate creative ideas through teamwork and collaboration. This research combines human’s unique brainstorming thinking and the intelligent agent technique for devising an automated decision agent called Semantic Ideation Learning Agent (SILA) (that can represent a session participant to engage the action of brainstorming). In order to make a SILA thinking like human, our research presents a method of Reinforcement Learning grounded on three capabilities of human’s association (similarity, contiguity, contrast) as the SILA’s inference mechanism. Furthermore, the Collective Brainstorming Decision System was build to provide an environment where SILAs can learn and share their knowledge. The aim of this research is to reach automatic collective decision in a brainstorming session through the collaboration of the agents based on the brainstorming decision model and some modern information techniques including knowledge base, semantic web and intelligent agents. | en_US |
| dc.description.tableofcontents | 表 次 IV圖 次 V第壹章 緒論 1第一節 研究背景 1第二節 研究動機 2第三節 研究問題 5第四節 研究預期貢獻 6第五節 研究程序 7第貳章 文獻探討 9第一節 腦力激盪法 (Brainstorming) 9第二節 知識本體論 (Ontology) 14第三節 增強式學習 (Reinforcement Learning) 15第參章 研究方法 20第一節 環境說明與系統架構 21第二節 Collective Brainstorming Blackboard 28第三節 Semantic Ideation Learning Agent 33第四節 構思評選模組 (Idea Chosen Module) 50第肆章 實驗設計與結果 53第一節 實驗情境設計 53第二節 實驗目的 59第三節 實驗結果評估 62第伍章 系統架構 81第一節 組成元件與功能 81第二節 系統流程與畫面 83第三節 iCare 整合應用平台 91第陸章 結論與未來研究方向 95第一節 結論 95第二節 本研究之商業價值 98第三節 未來研究方向 99參考文獻 101表 次表3-1-1、功能對應關係………………………………………………………….…22表3-2-1、腦力激盪會議主題之定義……………………………………………….28表3-2-2、腦力激盪會議參與角色之定義……………………………….…………28表3-2-3、輸入構思之定義………………………………………………………….28表3-2-4、創意構思之定義……..…………………………………………………...29表3-2-5、構思回合次數決定方式………………………………………...………..30表3-2-6、概念對映關係…………………………..……………………………...…32表3-3-1、變數對映關係…………………………………………………………….34表3-3-2、Instance Information之格式…………………………………...…...........36表3-3-3、Car Instance Information……………………………..........……………..38表3-3-4、案例聯想關係……………………………………………….……………40表3-3-5、環境狀態變數之定義…………………………………………………….41表3-3-6、Contrast_Association演算法…………………….........………….……...43表3-3-7、系統行為變數之定義……………………………………………………45表3-3-8、Reward Function之定義………………………………………..………..46表3-3-9、Instance_Association Algorithm…………………………...……………..47表3-3-10、SILA-j之目前累積經驗…………………………………………..........48表3-4-1、Idea_Evaluation Algorithm……………………………………….………50表4-1-1、SILA-Son之i-Care Domain Knowledge……………………..………….56表4-1-2、SILA-Daughter之i-Care Domain Knowledge………………..…………56表4-1-3、SILA-FamilyDoctor之i-Care Domain Knowledge……………………...56表4-1-4、The Mapping of Available Services and SILAs…………………….…….57表4-1-5、實驗參數一覽表…………………………………………………………58表4-2-1、SILA學習、決策流程與i-Care模擬情境對照表………………………60表4-3-1、實驗一之參數一覽表……………………………………………………62表4-3-2、Metric of Service Diversity……………………………………….….…...68表4-3-3、The Mapping of Available Services and SILAs in Experiment 2 …….….69表4-3-4、實驗二巨觀面分析之CBDS模式參數一覽表…………………………69表4-3-5、實驗二微觀面分析之CBDS模式參數一覽表…………………………70表4-3-6、「服務多樣性衡量指標」之相關數值綜合比較表………………....…..73表4-3-9、Service Diversity Rate 綜合比較表……………………………………...75表4-3-7、實驗三之CBDS模式參數一覽表………………………………………77表4-3-8、實驗三與實驗二之「服務多樣性衡量指標」比較表…………………78圖 次圖1-5-1、研究程序……………………………………………...……..…………….8圖2-3-1、Reinforcement Learning Framework……..................................................16圖3-1-1、CBDS系統環境架構圖………………………………………………….21圖3-1-2、構思過程圖………………………………………………………….…...22圖3-2-1、Ideation Map構成階段圖………………………………….…………….29圖3-2-2、CBDS之Reinforcement Learning Framework…………………………..33圖3-3-1、Semantic Ideation Learning Agent Model………………………….……..34圖3-3-2、構思本體論(Idea Ontology)………………………………………..…….35圖3-3-3、Idea Knowledge Base Example…………………………………………...37圖3-3-4、Transportation Domain Knowledge Example…………………………….38圖3-3-5、Similarity Association Example………………………………………...42圖3-3-6、Contiguity Association Example…………………………………….…....43圖3-3-7、對比概念示意圖…………………………………………………….…...44圖3-4-1、i-Care Services Domain Knowledge Example…………………………...52圖4-1-1、Taxonomy of Services……………………………………………………54圖4-1-2、Avaiable Services for Mental Needs……………….…………………….54圖4-2-1、SILA Learning Process…………………………………………………...60圖4-3-1、SILA - Son 之Service Value變動………………………………………63圖4-3-2、SILA - Daughter 之Service Value變動………………………………...64圖4-3-3、SILA – FamilyDoctor 之Service Value變動…………………………...64圖4-3-4、二種決策模式實驗結果之創新服務種類 (Roles = 3) ………………...71圖4-3-5、二種決策模式實驗結果之創新服務種類 (Roles = 5) ………………...71圖4-3-6、二種決策模式實驗結果之創新服務種類 (Roles = 10) ……………….72圖4-3-7、CBDS模式於三種構思回合次數下之創新服務種類 (Roles = 3)…….73圖4-3-8、CBDS模式於三種構思回合次數下之創新服務種類 (Roles = 5)…….74圖4-3-9、CBDS模式於三種構思回合次數下之創新服務種類 (Roles = 10)…...74圖4-3-10、CBDS模式於三種價值構思個數下之創新服務種類………………...78圖5-1-1、CBDS系統運作架構圖………………………………………..…………83圖5-2-1、CBDS系統流程順序圖…………………………………………..………85圖5-2-2、CBDS決策系統實驗模擬GUI畫面 - 條件設定區…………………...86圖5-2-3、CBDS決策系統實驗模擬GUI畫面 – 決策過程與結果區…………..88圖5-2-4、使用者更新構思排名確認介面 – 更新前……………………..………89圖5-2-5、使用者更新構思排名確認介面 – 更新後…………………………..…90圖5-3-1、iCare Building Blocks………………………………………………….…91 | zh_TW |
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| dc.source.uri (資料來源) | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0093356017 | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | 智慧型代理人 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 腦力激盪法 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | 增強式學習 | zh_TW |
| dc.subject (關鍵詞) | Intelligent Agent | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Brainstorming | en_US |
| dc.subject (關鍵詞) | Reinforcement Learning | en_US |
| dc.title (題名) | 語意式構思學習模式於協同式腦力激盪決策 | zh_TW |
| dc.title (題名) | Semantic Ideation Learning for Collective Brainstorming | en_US |
| dc.type (資料類型) | thesis | en |
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