連続値入出力に対応可能な自律エージェントの設計問題に関しては，ランダムタイルと種々の強化学習を組み合わせた接近法が提案され，その有効性が確認されつつある．しかしながら，強化学習が適用可能な環境のクラスは限られており，ランダムタイルとの組み合わせが可能で，より自由度の高い学習・最適化手法が利用可能ならば好都合である．本研究では，ランダムタイルによる行動政策のコード化および進化戦略エージェント群による協調分散的なマルチエージェント探索を組み合わせた自律エージェント設計手法の適用事例を示すと共に，その有効性に関する実験的考察を行う．
