マルチエージェントシステムにおけるクラシファイアシステムによる故障時のタスク処理効率の維持

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-046

グループ名: 【全国大会】平成12年電気学会全国大会論文集

発行日: 2000/03/21

タイトル(英語): An Approach to Maintain Performance of Multiagent System

著者名: 雨宮隆征 (千葉大学),小圷 成一(千葉大学),平田 廣則(千葉大学)

著者名(英語): Takayuki Amemiya(Chiba University),Seiichi Koakutsu(Chiba University),Hironori Hirata(Chiba University)

キーワード: マルチエージェントシステム|クラシファイアシステム|利益共有法

要約(日本語): 　マルチエージェントシステムは，あるエージェントが故障しても，正常なエージェントが1台でも残っていればタスクを継続可能であるという特徴を持つ。しかし，故障したエージェントの増加は，タスク処理効率の低下をまねく。そこで本研究では，各エージェントに学習機構を組み込み，状態(正常，故障)に応じた適切な協調行動を学習させることにより，タスク処理効率の低下を抑えることを目的とする。タスクには「消灯問題」を設定し，エージェントとして消灯機能を持つ自律移動ロボットを想定する。また，学習にはクラシファイアシステムを利用する。計算機実験により，提案手法によって長期間の高いタスク処理効率の維持が可能となることを示す。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 203 Kバイト