自己免疫メカニズムに基づく情報処理モデルの構築とエージェントシステムへの応用

基于自身免疫机制的信息处理模型构建及其在Agent系统中的应用

• 批准号: 10780240
• 负责人: 遠藤 聡志
• 金额: $ 1.22万
• 依托单位: University of the Ryukyus
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1998
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1998 至 1999
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-10780240/
• 关键词: 自己免疫メカニズム; マルチエージェントシステム; 多峰性関数最適化; 分業問題効率化; 合意形成; 免疫システム; エージェントシステム; 最適化システム; 遺伝的アルゴリズム; 一次記憶機構; 二次記憶機構

今年度は,自己免疫メカニズムに学んだ最適化基礎理論構築およびそのエージェントシステムに対する工学応用可能性に関して,以下の研究成果をまとめた.1.適応的免疫アルゴリズムを用いた多峰性関数最適化多峰性関数における複数最適解の獲得を目的としたアルゴリズムを構築した.構築した手法は,二種類の独立した記憶機構を導入することにより,既提案の免疫アルゴリズムが有するパラメータ調整の問題を改善し,さらに記憶を再利用した局所探索により探索効率を向上させた.また,巡回セールスマン問題やBipolar Deceptive Functionへ適用し,提案手法の有効性を検証した.2.マルチエージェントシステムにおける共同注視点に基づく合意形成免疫メカニズムをマルチエージェントシステムに応用する場合に,各エージェント間でのタスクに対する合意を成立させることが重要になる.この研究では,フォーカルポイントの概念と強化学習のアルゴリズムを用いた合意形成の手法を提案し,マルチエージェント協調問題に適用した.3.免疫的分業効率化アルゴリズムを用いたマルチエージェント分業問題解決マルチエージェントシステムにおける分業問題を解決するアルゴリズムを構築した.構築した手法は,(1)免疫システムにおいて自己・非自己を区別する固有情報であるMajor Histocompatibility Complex(MHC)を利用した競合排除,(2)各種免疫細胞間の伝達情報により適切な抗体を産生する枠組である免疫ネットワークを利用した行動生成,という二つの相反する適応を内在しており,これらの相互作用により,効率の良い分業を探索する手法である.その基本性能を検証するため,分業巡回セールスマン問題へ適用した.

Our は ", their immune メ カ ニ ズ ム に learn ん だ optimization theory to construct お よ び そ の エ ー ジ ェ ン ト シ ス テ ム に す seaborne る engineering 応 possibility with に masato し て, the following の research を ま と め た. 1. Optimum 応 immune ア ル ゴ リ ズ ム を with い た multimodal sexual masato several optimization multimodal masato number に お け る plural の obtain the optimal solution を purpose と し た ア ル ゴ リ ズ ム を build し た. Build し た は approach, two kinds の independent し た memory institutions を import す る こ と に よ り, both proposals の immune ア ル ゴ リ ズ ム が have す る パ ラ メ ー の タ adjustment を improve し, さ ら に memory を reuse し た bureau to explore に よ り を exploration working rate upward さ せ た. ま た, circuit セ ー ル ス マ ン problem や Bipolar Deceptive Function, the applicable し へ proposal gimmick の have sharper sex を 検 card し た. 2. マ ル チ エ ー ジ ェ ン ト シ ス テ ム に お け る mutual gaze に base づ く accord to form immune メ カ ニ ズ ム を マ ル チ エ ー ジ ェ ン ト シ ス テ ム に 応 with す に る situations, each エ ー ジ ェ ン ト between で の タ ス ク に す seaborne る accord established を さ せ る こ と に が importance な る. こ の research で は, フ ォ ー カ ル ポ イ ン ト の concept と reinforcement learning の ア ル ゴ リ ズ ム を with い た accord の technique proposed を し formation, マ ル チ エ ー ジ ェ ン ト coordination problems に applicable し た. 3. Immunization rate of differentiated services of ア ル ゴ リ ズ ム を with い た マ ル チ エ ー ジ ェ ン ト separation problem solving マ ル チ エ ー ジ ェ ン ト シ ス テ ム に お け る differentiated を solve す る ア ル ゴ リ ズ ム を build し た. Build し た は, (1) the immune シ ス テ ム に お い て himself, not his を difference す る inherent intelligence で あ る Major Histocompatibility Complex (MHC) を using し た competition exclusion, (2) a variety of immune cells between の 伝 of intelligence に よ り appropriate antibodies な を す る 枠 group で あ る immune ネ ッ ト ワ ー ク を using し た generated action, と い う two つ の instead す る optimum 応 を inner し て お り, こ れ ら の interaction に よ り, good working rate の い differentiated を explore す る gimmick で Youdaoplaceholder0. Youdaoplaceholder1 そ basic performance を検 certificate するため, industry division tour セ セ ス ス ス <s:1> problem へ applicable to た た.

项目成果

當間愛晃,前堂卓也,遠藤聡志,山田孝治: "免疫ネットワークを用いた自律ロボットの行動制御"琉球大学工学部紀要. 第59号. 129-134 (1999)

Aiaki Toma、Takuy​​a Maedo、Satoshi Endo、Koji Yamada：“使用免疫网络的自主机器人的行为控制”琉球大学工程学院公告第 59. 129-134 (1999)。

Naruaki Toma,Satoshi Endo,Koji Yamada: "Immune algorithm with immune network and Major Histocompatibility Complex" INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON ARTIFICIA LIFE AND ROBOTICS(AROB 4th '99). 2. 391-394 (1999)

Naruaki Toma、Satoshi Endo、Koji Yamada：“具有免疫网络和主要组织相容性复合物的免疫算法”人工生命和机器人国际研讨会（AROB 4th 99）。

當間愛晃,遠藤聡志,山田孝治: "免疫システムに基づく組合せ最適化アルゴリズムの検討" 映像情報メディア学会技術報告 映像学技報 VOL.22,NO.33,ISSN 1342-5893. 22. 49-54 (1998)

Aiaki Toma、Satoshi Endo、Koji Yamada：《基于免疫系统的组合优化算法的研究》日本图像信息电视工程师研究所技术报告图像科学技术报告VOL.22、NO.33、ISSN 1342-5893。 22. 49-54 (1998)

當間愛晃,遠藤聡志,山田孝治: "免疫ネットワークを用いた分業巡回セールスマン問題の解法に関する考察" 情報処理学会第57回全国大会 講演論文集(分冊2). 2. 335-336 (1998)

Aiaki Toma、Satoshi Endo、Koji Yamada：《利用免疫网络解决分工旅行商问题的思考》第 57 届日本信息处理学会全国会议论文集（第 2 卷）。335-336（ 1998）

當間愛晃,遠藤聡志,山田孝治: "適応的免疫アルゴリズムを用いた多峰性関数最適化"電子情報通信学会技術研究報告 信学技報. Vol.99,No.539. 71-76 (2000)

Akiaki Toma、Satoshi Endo、Koji Yamada：“使用自适应免疫算法的多模态函数优化”IEICE 技术报告，第 99 卷，第 71-76 号（2000 年）。