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Studies on autonomous learning of agents' organizational formation for system efficiency

智能体组织形成的自主学习系统效率研究

基本信息

批准号：
20H04245
负责人：
菅原俊治
金额：
$ 10.98万
依托单位：
Waseda University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度 (2021年度) は、COVID-19の影響で遅れていた目的2に相当する「行動規範の自律的選択による最適組織化の実現」を進めると共に、やはり同影響で遅れていた「能力の相互バランスと相互補完を実現する共同グループ構成」に着手する。また、これまでの研究で明らかになった、新たな付随的研究項目についても調査を進める。2020年度に提案した順序付き協調タスクにおいて、各エージェントが前後のエージェントの行動を観測しながら遂行する学習方法を、多段のものに適用できるかを確認し、国際会議で発表した。同時に課題も見つかり、さらなる工夫が必要であることも確認した。特に、多段タスクでは、その実行と報酬の受け取りに大きな時間差が生じ、かなり古い情報を書き換えと、その再学習が必要となることがわかった。実際の応用における（ロボットなどの）作業は同時にできるものよりも、ある順序で行うべきものが多いと考えられ、それを背景とした協調作業の行動と学習は重要と位置づけている。第2に、前年度に考案した学習したエージェントが着目している情報を抽出する手法を解明する手法を国際会議で発表するとともに、さらなる高度化を図った。具体的には、同じ周囲の状況でも、自分の位置や周辺にいるエージェントのタイプ（スキルや効率）、情報の信頼性などの条件応じて行動を変える点を明確にする枠組みを提案した。これを国際会議に投稿した。この研究は、協調作業の説明性を向上させ、人間側からのエージェントの理解を実現するものである。また、学習機能には頼らずに、決定的なアルゴリズムによる複数エージェント（ロボットを想定）の同時搬送問題における効率的な、移動アルゴリズムを考案した、これを当該分野でトップ会議であるAAMASで発表した。またその応用を想定した、水平・垂直混合輸送の問題に対して検討進め、国際会議への投稿を目指している。

This year (2021), the COVID-19 has a significant impact on the purpose of self-regulation of action regulations. The selection of the most effective system to achieve the goal of improving the performance of the system and improving the performance of each other. In order to improve the performance of the research project, the new research project will be completed. For the year 2020, the proposal will be carried out in an orderly manner, and all parties will do so before and after the implementation of the learning method, the confirmation of the multi-stage training program, and the table of the International Conference. At the same time, it is necessary to make sure that it is necessary to make sure that you do not know what to do. Special, multi-stage, multi-stage, special, multi-stage, multi-stage, At the same time, it is necessary for the international community to use information technology (information technology) to do the same thing. At the same time, it is necessary to do so in the same time, in the same time. Second, in the previous year, the examination case study

项目成果

期刊论文数量（22）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

スパース報酬のマルチエージェント強化学習における優先度付き経験再生の導入

在具有稀疏奖励的多智能体强化学习中引入优先经验再现

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
李宗岳;菅原俊治
通讯作者：
菅原俊治

SNSにおける記事紹介による活性化法の提案

通过在SNS上介绍文章来激活方法的提案

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
臼井佑太郎;鳥海不二夫;菅原俊治
通讯作者：
菅原俊治

Standby-Based Deadlock Avoidance Method for Multi-Agent Pickup and Delivery Tasks

DOI：
10.5555/3535850.3536009
发表时间：
2022-01
期刊：
ArXiv
影响因子：
0
作者：
Tomoki Yamauchi;Yuki Miyashita;T. Sugawara
通讯作者：
Tomoki Yamauchi;Yuki Miyashita;T. Sugawara

Temporal Modeling of Players for Multi-agent Coordination in Non-Cooperative Game

非合作博弈中多智能体协调的玩家时间建模

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Letellier Christophe;Abraham Ralph;Shepelyansky Dima L.;R?ssler Otto E.;Holmes Philip;Lozi Ren?;Glass Leon;Pikovsky Arkady;Olsen Lars F.;Tsuda Ichiro;Grebogi Celso;Parlitz Ulrich;Gilmore Robert;Pecora Louis M.;Carroll Thomas L.;Junjie Zhong and Toshiharu Sugawara
通讯作者：
Junjie Zhong and Toshiharu Sugawara

Distributed Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Robust Coordination against Noise