2022年度 人工知能学会全国大会(第36回)

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[3O3-GS-5] エージェント:マルチエージェントシミュレーション

2022年6月16日(木) 13:30 〜 15:10 O会場 (Room 510)

座長:小島 諒介(京都大学)[遠隔]

14:50 〜 15:10

[3O3-GS-5-05] ドローン配送計画最適化問題のための最短経路情報を利用したマルチエージェント強化学習

〇青山 秀紀1、丁 世堯2、林 冬惠2 (1. パナソニック株式会社、2. 京都大学)

キーワード:マルチエージェント経路探索、マルチエージェント強化学習、配送計画問題

ドローンを安全に効率的に運用するためには、各々が自由に3次元空間を飛行するのではなく移動可能な領域を定義して衝突が発生しないよう航行を制御する必要がある。本稿ではこの領域をグラフ構造で表したドローン配送計画最適化問題を提案する。 また、この問題の解法の一例としてマルチエージェント強化学習を用いた方法を提案し、解析的に求めた衝突がない場合の最短経路情報を利用することにより効率的に学習ができることを示す。

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