○黒木是冶,森山甲一,武藤敦子,犬塚信博(名工大)マルチエージェントシミュレーションの分野では、エージェント数の増大に伴い計算時間が増加する問題がある。そこで近年、画像処理に用いられるGPUの並列計算に特化した性質によって汎用計算を行うGPGPUを利用し、エージェントが並列にタスクを実行することでシミュレーション全体の高速化を行う研究が進められている。GPUで実行するエージェント自体は単純なものが多く、強化学習を行う等複雑なものはほとんど見られない。そのため本研究では複雑なエージェントを用いるシミュレーションに2人ゲームにおける強化学習を選び、GPGPUを用いたいくつかの手法で高速化し、比較を行った。