マルチエージェントによる分散制約最適化問題の高速近似解決

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概要

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• Distributed constraint optimization problem (DCOP) has attracted attention as one of the effective approaches for modeling distributed reasoning tasks in the distributed autonomous systems. However, existing approaches has alternatives problems i.e. requiring very long processing time to guarantee the optimal solution, or obtaining only a rough approximate solution by a probabilistic method at short time in the proposed algorithms. Under these constraints, existing approaches had issues when they are applied to the real world e.g. processing time issues in complete algorithms, and quality issues in approximate algorithms. In order to solve these problems, the author had developed a method that uses Tabu Search under multi-agent environment, and improved this method by adding Simulated Annealing factor and multiplexed message. This new method enables approximate solution under DCOP in short time.

• 専修大学ネットワーク情報学会の論文

著者

• 飯塚 泰樹

  東海大学理学部

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