Genetic Network Programmingを用いた共生学習進化型マルチエージェントシステム
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概要
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Recently, various attempts relevant to Multi Agent Systems (MAS) which is one of the most promising systems based on Distributed Artificial Intelligence have been studied to control large and complicated systems efficiently. In these trends of MAS, Multi Agent Systems with Symbiotic Learning and Evolution named Masbiole has been proposed. In Masbiole, symbiotic phenomena among creatures are considered in the process of learning and evolution of MAS. So we can expect more flexible and sophisticated solutions than conventional MAS. In this paper, we apply Masbiole to Iterative Prisoner’s Dilemma Games (IPD Games) using Genetic Network Programming (GNP) which is a newly developed evolutionary computation method for constituting agents. Some characteristics of Masbiole using GNP in IPD Games are clarified.
- 2003-03-01
著者
-
平澤 宏太郎
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
村田 純一
九州大学大学院 システム情報科学府
-
江口 徹
九州大学大学院臨床・腫瘍外科
-
江口 徹
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
胡 敬炉
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
Murata Junichi
Department Of Electrical And Electronic Systems Engineering Faculty Of Information Science And Elect
-
Murata Junichi
Department Of Electrical Engineering Faculty Of Engineering Kyushu University
-
平澤 宏太郎
早稲田大学
-
胡敬 炉
九州大学
-
村田 純一[他]
Graduate School of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
-
江口 徹
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
胡 敬炉
九州大学大学院 システム情報科学府
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