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| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| AI | 2024-03-01 13:40 |
愛知 | 名古屋工業大学 2号館C棟2F 0221教室 | 複数倉庫-複数旅行商人問題へのグラフニューラルネットワークと強化学習の適用 ○キム ドンヨプ・松井俊浩（名工大）  AI2023-39 |
本研究では，複数倉庫・複数旅行商人問題（MD-MTSP）に対する新たな解法として，グラフニューラルネットワーク（GNN）... [more] | AI2023-39 pp.13-18 |
| MSS, CAS (共催) IPSJ-AL (連催) [詳細] |
2023-11-16 16:30 |
沖縄 | 那覇市IT創造館 | 時相論理仕様を満足するマルチエージェントシステムの深層強化学習 ○寺嶋啓太・小林孝一・山下 裕（北大） CAS2023-70 MSS2023-40 |
マルチエージェントシステムでは，共通目標の達成のためにエージェント群が如何に協調した行動をとるかが課題となる．著者らは以... [more] | CAS2023-70 MSS2023-40 pp.54-58 |
| AI | 2023-09-12 14:15 |
北海道 | 登別グランドホテル | サプライチェーンマネジメントのための取引状況と統計量による動的な価格調整を導入したエージェント戦略 ○宮島龍冴・藤田桂英（東京農工大） AI2023-14 |
マルチエージェントシステムにおける合意形成の手段として自動交渉が注目されている．国際自動交渉エージェント競技会（ANAC... [more] | AI2023-14 pp.72-76 |
| AI | 2023-09-12 14:15 |
北海道 | 登別グランドホテル | 出版-購読型通信プラットフォームにおける分散制約最適化手法の基礎検討 ○松井俊浩（名工大） AI2023-27 |
マルチエージェントシステム上の最適化問題と解法は，分散資源割り当てや合意形成の基礎として研究されている． 分散制約最適... [more] |
AI2023-27 pp.157-160 |
| MSS, CAS, SIP, VLD (共催) |
2023-07-07 09:30 |
北海道 | 小樽商科大学 3号館 102教室 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
循環的追跡法に基づく自律分散型フォーメーション手法の提案と評価 ○藤岡杏奈・小蔵正輝・若宮直紀（阪大） CAS2023-15 VLD2023-15 SIP2023-31 MSS2023-15 |
自律的に意思決定を行う多数のエージェントで構成されるシステムはマルチエージェントシステムと呼ばれている．このシステムは，... [more] | CAS2023-15 VLD2023-15 SIP2023-31 MSS2023-15 pp.72-77 |
| NLP, MSS (共催) |
2023-03-17 10:00 |
長崎 | 長崎大学 文教キャンパス （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
最遠個体追跡法に着想を得たリーダー型群れ誘導アルゴリズムの開発と評価 ○秋口 敬・小蔵正輝・李 艾義・若宮直紀（阪大） MSS2022-94 NLP2022-139 |
マルチエージェントシステムの誘導制御問題を考える．Boidモデルと呼ばれる標準的な群れモデルに従うエージェント群を誘導す... [more] | MSS2022-94 NLP2022-139 pp.150-155 |
| RCC, ISEC, IT, WBS (共催) |
2023-03-14 13:00 |
山口 | 山口大学常盤キャンパス （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
時相論理仕様を満足するマルチエージェント監視システムの強化学習における報酬分配について ○寺嶋啓太・小林孝一・山下 裕（北大） IT2022-81 ISEC2022-60 WBS2022-78 RCC2022-78 |
マルチエージェントシステムでは，効率的な学習のために，エージェントの貢献度に応じた報酬分配方法の設計が重要である．本論文... [more] | IT2022-81 ISEC2022-60 WBS2022-78 RCC2022-78 pp.86-90 |
| RCC, ISEC, IT, WBS (共催) |
2023-03-15 09:30 |
山口 | 山口大学常盤キャンパス （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
スパース最適化による高次元マルチエージェントシステムの合意ダイナミクス設計 ○足立亮介・若佐裕治（山口大） IT2022-107 ISEC2022-86 WBS2022-104 RCC2022-104 |
本稿では，動特性が多重積分器で与えられるマルチエージェントシステムに対する合意制御問題を考える．エージェントの動特性が高... [more] | IT2022-107 ISEC2022-86 WBS2022-104 RCC2022-104 pp.248-250 |
| RCC, ISEC, IT, WBS (共催) |
2023-03-15 09:55 |
山口 | 山口大学常盤キャンパス （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
未来地図を用いた搬送ロボットの制御 ○松高亜樹（名大）・東 俊一（京大）・有泉 亮・浅井 徹（名大） IT2022-108 ISEC2022-87 WBS2022-105 RCC2022-105 |
この研究は，第66回システム制御情報学会研究発表講演会， the 6th International Symposium... [more] | IT2022-108 ISEC2022-87 WBS2022-105 RCC2022-105 pp.251-256 |
| HCS | 2023-03-03 13:40 |
静岡 | 常葉大学 草薙キャンパス （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
小集団での意思決定における個人の意向と行動の エージェントベースモデリングによる推定 ○椎久翔太・竹内勇剛（静岡大） HCS2022-94 |
一般に小集団における意思決定過程では，成員それぞれに自分の意見や考えを明示的に表明できる機会が多くあり，その分，多数決に... [more] | HCS2022-94 pp.106-111 |
| RCC, ITS, WBS (共催) |
2022-12-13 14:45 |
滋賀 | 立命館大学BKC （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
［依頼講演］線型マルチエージェントシステムのクラウドを介した自己駆動型制御 ○難波 巧・鷹羽浄嗣（立命館大） WBS2022-37 ITS2022-13 RCC2022-37 |
本発表では，クラウドを介した線型マルチエージェントシステムの自己駆動型同期制御について提案する．クラウドを介した自己駆動... [more] | WBS2022-37 ITS2022-13 RCC2022-37 pp.19-20 |
| RCC, ITS, WBS (共催) |
2022-12-14 14:45 |
滋賀 | 立命館大学BKC （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
価値駆動型合意制御における合意値の特徴付け ○杉山大輝（名大）・東 俊一（京大）・有泉 亮・浅井 徹（名大） WBS2022-50 ITS2022-26 RCC2022-50 |
本論文では，価値の交換によって駆動するマルチエージェントシステムの合意制御を扱う．このシステムでは，エージェントがトーク... [more] | WBS2022-50 ITS2022-26 RCC2022-50 pp.89-92 |
| IT, ISEC, RCC, WBS (共催) |
2022-03-10 14:15 |
ONLINE | オンライン開催 | オープンな有向グラフにおける不等式制約付き分散オンライン最適化 ○澤村吏貴・林 直樹・乾口雅弘（阪大） IT2021-108 ISEC2021-73 WBS2021-76 RCC2021-83 |
近年，通信技術の発展やIoT デバイスの普及によって，マルチエージェントシステムにおける分散最適化が様々な分野において注... [more] | IT2021-108 ISEC2021-73 WBS2021-76 RCC2021-83 pp.150-154 |
| SS, MSS (共催) |
2022-01-11 16:40 |
長崎 | 長崎県建設総合会館 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
交互方向乗数法を用いた分散スケジューリングの安定性に関する一考察 ○二井矢直樹・宮本俊幸（阪大）・井上大地・梅田豊裕（神戸製鋼所）・高井重昌（阪大） MSS2021-42 SS2021-29 |
近年，マルチエージェントシステムにおける最適化手法の発展がめざましい．我々は，交互方向乗数法（ADMM）を用いた分散スケ... [more] | MSS2021-42 SS2021-29 pp.64-69 |
| RCS, SR, NS, SeMI, RCC (併催) |
2021-07-14 16:35 |
ONLINE | オンライン開催 | ［招待講演］マルチエージェントシステムの最適制御：監視問題と車群制御 ○小林孝一（北大） RCC2021-29 NS2021-39 RCS2021-84 SR2021-27 SeMI2021-15 |
本講演では，マルチエージェントシステムの制御に関する著者らの結果を紹介する．まず，監視問題について説明する．監視問題とは... [more] | RCC2021-29 NS2021-39 RCS2021-84 SR2021-27 SeMI2021-15 p.36(RCC), p.38(NS), p.38(RCS), p.41(SR), p.20(SeMI) |
| NC, IBISML (共催) IPSJ-BIO, IPSJ-MPS (共催) (連催) [詳細] |
2021-06-28 13:50 |
ONLINE | オンライン開催 | NMFのための分散HALS法における平均合意アルゴリズムの単純化 ○林 京寿・右田剛史・高橋規一（岡山大） NC2021-3 IBISML2021-3 |
非負値行列因子分解 (NMF: Nonnegative Matrix Factorization) は与えられた非負値行... [more] | NC2021-3 IBISML2021-3 pp.15-22 |
| NLP, MSS (併催) |
2021-03-16 09:40 |
ONLINE | オンライン開催 | ネットワーク構造が有向非巡回グラフであるクアッドロータ群のピニング合意制御 ○坂口聡範・潮 俊光（阪大） MSS2020-50 |
本研究では，ヘテロジニアスな複数台のクアッドロータが有向非巡回グラフで接続されるクアッドロータ群に対して，単一クアッドロ... [more] | MSS2020-50 pp.33-36 |
| MSS, NLP (併催) |
2020-03-10 16:45 |
愛知 | やすらぎの宿 蒲郡荘 （開催中止，技報発行あり） |
トラッキング制御を導入した強化学習ベース多船航路探索法 ○木村拓貴・冨原崇寛・神尾武司（広島市大）・田中隆博（海上保安大）・三堀邦彦（拓殖大）・藤坂尚登（広島市大） NLP2019-131 |
我々は多船航路探索のためのマルチエージェント強化学習システム(Multi-Agent Reinforcement Lea... [more] | NLP2019-131 pp.103-108 |
| RCC | 2020-01-27 14:10 |
大阪 | 大阪市立大学文化交流センター | 不平衡有向グラフ上における分散オンライン劣勾配降下法 ○山下誠人・林 直樹・畑中健志・高井重昌（阪大） RCC2019-72 |
本稿では強連結な不平衡有向グラフで表される通信ネットワーク上において，目的関数が時間と共に変化し得る状況を考慮した，制約... [more] | RCC2019-72 pp.13-18 |
| AI | 2019-12-06 13:10 |
海外 | アデレード大学 | 複数論点交渉問題における事前交渉空間絞り込みプロトコル ○細川雄太・川田涼平・藤田桂英（東京農工大） AI2019-38 |
複数のエージェント間での合意形成を目指す自動交渉において，交渉空間の大きさが計算コストや効率に大きな影響を与える．本研究... [more] | AI2019-38 pp.1-4 |
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