マルチエージェント環境下での群知能を用いたエージェント間通信の有効性

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CMN12010

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 通信研究会

発行日: 2012/06/21

タイトル(英語): Effectiveness for Agents' Pheromone Communications using Ant Colony Optimization in Multi-agent System

著者名: 笹岡 久行(旭川工業高等専門学校)

著者名(英語): Sasaoka Hisayuki(Asahikawa National College of Technology)

キーワード: 群知能|マルチエージェント|ＡＣＯ|ロボカップ|フェロモンコミュニケーション|Swarm Intelligence|Multiagent |ACO|RoboCup|Pheromone Communication

要約(日本語): 近年，ヒューリスティクスを用いた近似解探索アルゴリズムとして群知能に関する研究が盛んに行われている．この群知能の中に，蟻の採餌行動への観測からヒントを得た蟻コロニー最適化(ACO)と呼ばれるアルゴリズムがある．今回， マルチエージェントシミュレーション環境下におけるエージェントに対してACOを適用し，エージェント間での通信についての評価実験を行った結果を報告する．

要約(英語): This paper has presented a method for agents’ pheromone communications using Ant Colony Optimization (ACO) in multi-agent system. ACO is one of powerful meta-heuristics algorithms and some researchers have reported the effectiveness of some applications with the algorithm. I have developed experimental multi-agent system and have done some experiments.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 732 Kバイト