2025年度 人工知能学会全国大会(第39回)

講演情報

一般セッション

一般セッション » GS-5 エージェント

[2J5-GS-5] エージェント:

2025年5月28日(水) 15:40 〜 17:20 J会場 (会議室1005)

座長:上田 俊(佐賀大学)

17:00 〜 17:20

[2J5-GS-5-05] エージェント/設備間の負担の平等性と最悪ケースを考慮するMAPF手法の改良のための一検討

〇松井 俊浩1 (1. 名古屋工業大学)

[[オンライン]]

キーワード:マルチエージェント経路探索、公平性、マルチエージェントシステム

複数エージェント経路探索(MAPF)問題は,複数移動ロボットのナビゲーション,倉庫内の自動搬送ロボット,自動操車,ビデオゲームなどの多数の応用の基礎的な問題として検討されている.
MAPF問題の拡張問題として多目的MAPF問題が提案されている.
一般的な多目的最適化問題は系全体に複数の目的がある問題だが,エージェントまたは,エージェントが通過する経路上の設備やそれに関わる者についての公平性や最悪コストを考慮する余地がある.
このような視点に基づき拡張されたMAPF問題が提案されたが,基礎的な最良優先探索にもとづく完全解法における課題が指摘されている.
本研究では,これに取り組む手法の方向性を明らかにすることを目指し,異なるアプローチの解法における問題の性質について実験的に評価し検討する.

講演PDFパスワード認証
論文PDFの閲覧にはログインが必要です。参加登録者の方は「参加者用ログイン」画面からログインしてください。あるいは論文PDF閲覧用のパスワードを以下にご入力ください。

パスワード