分散制約充足問題のためのMulti-agent Tabu Search手法の効果(モデル/理論,<特集>ソフトウェアエージェントとその応用論文)
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概要
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近年,ネットワーク接続された分散自律ロボットの登場などにより,分散制約充足問題の位置付けが重要性を増している.分散制約充足問題は,制約充足問題(CSP)の制約と変数それぞれがエージェントに分散した問題である.本論文では,分散制約充足問題を解くためのメタヒューリスティックスとしてMulti-agent Tabu Search手法を提案する.Multi-agent Tabu Search手法はエージェント間の局所的ルールによりエージェントが組織化されることで,局所最適解からの脱出が行われる.このMulti-agent Tabu Search手法を応用した二つのアルゴリズムを試作評価した結果,従来のアルゴリズムより効率的であることが確認された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2007-09-01
著者
-
竹内 郁雄
東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻
-
竹内 郁雄
電通大
-
竹内 郁雄
電気通信大学情報工学科
-
鈴木 浩之
松下電器産業株式会社
-
飯塚 泰樹
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
鈴木 浩之
(株)ディジタル・ビジョン・ラボラトリーズ
-
鈴木 浩之
松下電器産業(株)東京情報システム研究所
-
竹内 郁雄
東京大学大学院情報理工学系研究科
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