協調追跡のための提携における利得構成の進化的学習
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概要
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複数のエージェントが協力してタスクを解決する場合, タスクをより合理的に解決するエージェント集団の形成が必要となる. 協力ゲームの理論における提携は, 合理的なエージェント集団の形成に対する指針を与えている. 我々は, 複数のハンターエージェントが複数の獲物を追跡する拡張追跡タスクを例として, どの追跡タスクについて誰といかなる利得配分で提携を形成するかという問題と, 提携のもとで追跡行動を選択する問題とを, 遺伝的プログラミングに基づき並行的に学習するアーキテクチャを提案した. 本研究では, 提携に基づく協調追跡行動が進化的に学習可能であることをシミュレーション実験により明らかにする.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1998-01-22
著者
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