自動グループ構成手法を用いた遺伝的ネットワークプログラミングによるマルチエージェントの役割分担獲得(エージェント学習システム,<特集>マルチエージェントの理論と応用)
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概要
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本論文では,自動グループ構成手法(Automatically Defined Groups: ADG)を適用した遺伝的ネットワークプログラミング(Genetic Network Programming: GNP)を提案し,マルチエージェントの協調行動学習に適用する. GNPでは,ネットワーク構造によりエージェントの行動規則を表現する.従来のGNPでは,単一のネットワークですべてのエージェントを制御するHomogeneousモデルの構造が用いられていた.しかし,Homogeneousモデルでは,役割分担などの複雑な協調行動の獲得は難しい.複数のエージェントを制御するには,個々のエージェントに異なった行動規則を与えるHeterogeneousモデルも考えられるが,複雑な行動規則を同時に学習するのは困難である.そこで,エージェント群をグループ化し制御を行うADG手法が提案されている.ADG手法では,グループ単位で行動規則を持たせるため,最適化する行動規則の数を抑えることができ,探索効率を向上させている.本論文では, ADGのグループ化の枠組みをGNPに適用した手法を提案する.能力が異なるエージェントに対して異なるタスクを与える荷物搬送問題と,能力が均一なエージェントに対して異なるタスクを与える荷物搬送問題を用いた計算機実験から,提案手法によって複数のエージェントが役割分担し協調行動が生成されることを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-05-15
著者
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