2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

講演情報

一般セッション

一般セッション » J-7 エージェント

[4G3-GS-7] エージェント: マルチエージェント (2)

2020年6月12日(金) 14:00 〜 15:40 G会場 (jsai2020online-7)

座長:大澤博隆(筑波大学)

14:20 〜 14:40

[4G3-GS-7-02] 非均質なタスク発生環境における信頼に基づくチーム編成手法の提案

〇佐藤 幸樹1、舟戸 崚也1、菅原 俊治1 (1. 早稲田大学)

キーワード:マルチエージェントシステム、タスク割り当て、チーム編成問題

本研究では、マルチエージェントシステムにおけるタスク割り当て問題をチーム編成問題と捉え、エリアの概念を導入したモデルを提案する。これまでのチーム編成問題において、チーム編成成功率向上と安定性を目指し、自分の役割と他のエージェントに対する信頼関係を自律的に学習し、協力関係を築く手法がある。しかし、その手法のモデルでは環境全体に一様にタスクが発生し、非均一なタスクの発生環境は考慮されていなかった。現実ではタスクの発生数がどのエリアでも同様であることは考えられない。そこで本研究では環境をエリアに分割し、それぞれで異なるタスク負荷でも、近隣に影響しながら広くチームを構成するようにモデルを拡張した。さらにこのモデルに合致するように学習手法を拡張し、より効率の良いチーム編成手法を提案する。評価実験により既存手法と比較し、提案手法を用いることで効率が改善されたこと、非均質環境に適応したことを示す。

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