マルチエージェント合意形成のための共同注視点獲得に関する研究

多智能体共识联合注视点获取研究

• 批准号: 12780288
• 负责人: 山田 孝治
• 金额: $ 1.34万
• 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: 2000
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2000 至 2001
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-12780288/
• 关键词: マルチエージェント; 合意形成; 共同注視点; フォーカルポイント; 共進化; 強化学習; 知能ロボット; 協調動作

2001年度は,以下について研究および発表を行った.マルチエージェント協調のための調査環境として,サッカーサーバー採用し,協調問題をサッカーエージェント間のパス協調問題として実験を進めた.協調時の暗黙の了解である共同注視点を,サッカーフィールドに於けるパスポイントと捉える.パッサーエージェントに於けるパスAction,レシーバーエージェントのパスを受けるポイントへの移動Actionを,各エージェントごとにProfit Sharing法に基づく強化学習を用いることにより学習した.パスとゴールの成功を報酬として,空間分割したサッカーフィールドに強化値を割り当てることにより,強化値の分布を獲得できる.パッサー,レシーバーそれぞれの獲得した強化値分布の交差領域を,共同注視点分布とする.獲得された注視点領域にパスすることでゴールの成功率を上げることが確認された.また,各エージェントの動作パラメータ(視野角,強化値ポテンシャル係数,報酬値)に関する共同注視点分布の特性についての評価も行った.さらに,マルチエージェント群の協同現象から導き出される戦略を共進化的に獲得する枠組みを提案を行い,集団間の合意として導き出される解の評価を進めた.本年度は,詰め将棋問題への応用を行い,3手詰問題に於ける解集団と解操作オペレータ集団を用意することにより,一方の集団の成功が他方の集団存続の機械を高めるという共生共進化により,最適解を導くことに成功した.これにより2つの集団の共同注視点すなわち暗黙の成功点である詰め将棋の解決に導くことを可能とした.

Below 2001 annual は に つ い て research お よ び 発 table line を っ た. マ ル チ エ ー ジ ェ ン ト coordination の た め の survey environment と し て, サ ッ カ ー サ ー バ ー USES し, coordination problems を サ ッ カ ー エ ー ジ ェ ン ト between の パ ス coordination problems と し て be 験 を into め た. When coordinate の dark 黙 の understand で あ る gaze を together, サ ッ カ ー フ ィ ー ル ド に in け る パ ス ポ イ ン ト と catch え る. パ ッ サ ー エ ー ジ ェ ン ト に in け る パ ス Action, レ シ ー バ ー エ ー ジ ェ ン ト の パ ス を by け る ポ イ ン ト へ の mobile Action を, each エ ー ジ ェ ン ト ご と に Profit Sharing method に base づ く reinforcement learning を with い る こ と に よ り learning し た. パ ス と ゴ ー ル の を reward success と し て, space partition し た サ ッ カ ー フ ィ ー ル ド に improved numerical を cut り when て る こ と に よ り, improved numerical の distribution を get で き る. パ ッ サ ー, レ シ ー バ ー そ れ ぞ れ の get し た を の a job on strengthening numerical distribution field Distribution of common fixation points とする. Get さ れ た fixation point field に パ ス す る こ と で ゴ ー ル の success rate on を げ る こ と が confirm さ れ た. ま た, each エ ー ジ ェ ン ト の action パ ラ メ ー タ (Angle of view, strengthen the numerical ポ テ ン シ ャ ル coefficient, pay nt) に masato す る の joint fixation point distribution features に つ い て の review 価 も line っ た. さ ら に, マ ル チ エ ー ジ ェ ン の ト group synergy Phenomenon か ら guide き out さ れ る 戦 slightly を evolution of に get す る 枠 group み を proposal を い, set between 団 の accord と し て guide き out さ れ る solution の review 価 を into め た. Will this year は wall め chess problem へ の 応 line with を い, 3 hand wall problem に け る solution set 団 と solution operation オ ペ レ ー タ set 団 を intention す る こ と に よ り, one party の set 団 の successful が fang の set 団 deposit 続 の high mechanical を め る と い う symbiosis evolution に よ り, optimal solution を guide く こ と に successful し た. こ れ に よ り 2 つ の set 団 の mutual gaze す な Youdaoplaceholder0 silent <s:1> success point である question め shogi <s:1> solve に lead く とを とを possible と た た た

项目成果

Moeko Nerome: "Analysis of the Behavior of Symbiotic Evolution Algorithm for N-Queens Problem"Intelligent Engineering Systems through Artificial Neural Networks. Vol.10. 251-256 (2000)

Moeko Nerome：“N-皇后问题共生进化算法的行为分析”通过人工神经网络的智能工程系统。

根路銘もえ子: "2集団の共生関係に基づく共進化アルゴリズムの性能解析"琉球大学工学部紀要. 第60号. 105-111 (2000)

Moeko Nejime：“基于两个种群之间共生关系的共同进化算法的性能分析”琉球大学工程学院公告第 60. 105-111 (2000)。

Moeko Nerome: "Relationships between Two Populations for Coevolutionary Algorithm"Proceedings of the 2nd Joint International Workshop Between ORSJASOR. 26-28 (2000)

Moeko Nerome：“共同进化算法的两个种群之间的关系”ORSJASOR 之间的第二届联合国际研讨会论文集。

Koji Yamada: "Reinforcement Learning of Focal Points for Multi-Agent Agreement"The 16th National Conference, Proceedings of The Australian Society for Operations Research. (CD-ROM). (2001)

Koji Yamada：“多智能体协议焦点的强化学习”第 ​​16 届全国会议，澳大利亚运筹学会论文集。

Moeko Nerome: "Symbiotic Model for Solutions and Operators"Intelligent Engineering Systems through Artificial Neural Networks. Vol.11. 135-140 (2001)

Moeko Nerome：“解决方案和运营商的共生模型”通过人工神经网络的智能工程系统。