Support Vector Machineを用いたマルチエージェント系に対する故障検出の検討
Support Vector Machineを用いたマルチエージェント系に対する故障検出の検討
カテゴリ: 研究会(論文単位)
論文No: CT20044
グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会
発行日: 2020/03/27
タイトル(英語): Consideration on fault detection for multi-agent systems with Support Vector Machine
著者名: 中村 幸紀(岡山大学),清遠 大知(岡山大学),松崎 久志(岡山大学),平田 健太郎(岡山大学),岡野 訓尚(岡山大学)
著者名(英語): Yukinori Nakamura(Okayama University),Daichi Kiyoto(Okayama University),Hisashi Matsuzaki(Okayama University),Kentaro Hirata(Okayama University),Kunihisa Okano(Okayama University)
キーワード: マルチエージェント系|故障検出|multi-agent systems|fault detection
要約(日本語): 本発表では,マルチエージェント系の合意を達成するため,エージェントの故障検出について検討する.検出方法としてSupport Vector Machineを使用し,それによりエージェントの故障を判定する.本手法の有効性をシミュレーションにより示す.
要約(英語): This paper considers the fault detection of agents in order to achieve consensus in multi-agent systems. By Support Vector Machine, the fault of agents is detected. The effectiveness of the presented method is shown by simulation.
原稿種別: 日本語
PDFファイルサイズ: 916 Kバイト
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