GBMLによるマルチエージェントの配置問題に関する基礎研究

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS19-6

グループ名: 【C】平成15年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2003/08/29

タイトル(英語): Arrangement problem of multi-agent using Genetic-Based Machine Learning

著者名: 内藤 敦(青山学院大学),野澤 昭雄(青山学院大学),井出 英人(青山学院大学)

著者名(英語): Atsushi Naito(Aoyama Gakuin University),Akio Nozawa(Aoyama Gakuin University),Hideto Ide(Aoyama Gakuin University)

キーワード: GAに基づく機械学習|マルチエージェント|配置問題配置問題|GBML|multi-agent |arrangement problem

要約(日本語): 　実世界では、静的な環境ではなく、様々に変化し続ける動的な環境において最適解を求めなければならない。そして、本研究で取り上げるマルチエージェントの最適配置問題では、各エージェントが得る知覚情報とサーバーから送られてくる審判情報から、最適な解を調べる必要がある。

　そこで、本研究では、エージェントの協調行動の学習方法としてGAに基づく機械学習（GBML：Genetic-Based Machine Learning）の手法を用い、サッカーを題材としたマルチエージェントのシミュレーションを行った。アルゴリズムの有効性を適合度を用いて調べた。

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