自己融合小脳パーセプトロン改良モデル利用型制御システムとその合意問題への適用

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2014/07/01

タイトル(英語): A Control System Based on Auto-Fusion Cerebellar Perceptron Improved Model and Its Application to Consensus Problem

著者名: 内山　祥吾（山口大学大学院理工学研究科），大林　正直（山口大学大学院理工学研究科），呉本　尭（山口大学大学院理工学研究科），小林　邦和（愛知県立大学情報科学部情報科学科），間普　真吾（山口大学大学院理工学研究科）

著者名(英語): Shogo Uchiyama (Graduate School of Science Engineering, Yamaguchi University), Masanao Obayashi (Graduate School of Science Engineering, Yamaguchi University), Takashi Kuremoto (Graduate School of Science Engineering, Yamaguchi University), Kunikazu Kobayashi (School of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University), Shingo Mabu (Graduate School of Science Engineering, Yamaguchi University)

キーワード: ニューラルネットワーク，フィードバック誤差学習，マルチエージェントシステム，合意問題　　neural network，feedback error learning，multi agent system，consensus problem

要約(英語): In this paper, we propose a control system based on auto-fusion cerebellar perceptron improved model using feedback error learning which imitates the human cerebellum, and it is applied to the consensus problem of a multi-agent system (MAS). It is important to control multiple agents because each of them has own scale and complexity. Therefore, the coordinative control of multi-agent system for each autonomous decision making has been focused. To control MAS, we consider use of feedback error learning related to biological movement control, also, propose an auto fusion mechanism for mitigation of neuronal fluctuation. We call the proposed system an “Auto-Fusion Cerebellar Perceptron improved model-based Control System (AFCPCS)” here. Through the computer simulation for a consensus problem of MAS, we show the effectiveness of the proposed method.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.134 No.7 （2014） 特集：平成25年電子・情報・システム部門大会

本誌掲載ページ: 990-998 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/134/7/134_990/_article/-char/ja/