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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 | |
| 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 |
| KBSE | 2021-03-06 13:00 |
ONLINE | オンライン開催 | UAVを用いた山間部における効率的な災害避難支援の研究 ○多胡 樹・神林 靖（日本工大） KBSE2020-43 |
われわれは各地で様々な自然災害を目の当たりにしてきた．津波に注目が集まっているが，山間部での地すべりも深刻な問題である．... [more] | KBSE2020-43 pp.54-59 |
| NLP, CAS (共催) MBE, NC (併催) [詳細] |
2020-10-30 13:30 |
ONLINE | オンライン開催 | 離散カオスシステムを用いた高次のIIR適応フィルタのパラメータ同定に関する基礎検討 ○荒井祐太朗・杉田泰則・坪根 正（長岡技科大） CAS2020-15 NLP2020-36 |
高次のIIR適応フィルタのパラメータ同定で誤差関数を最小にする戦略をとる場合，その誤差関数の構造が多峰性であることが多い... [more] | CAS2020-15 NLP2020-36 pp.21-24 |
| MSS, NLP (併催) |
2020-03-09 10:15 |
愛知 | やすらぎの宿 蒲郡荘 （開催中止，技報発行あり） |
射影合意に基づく非負制約付き連立一次方程式の最大誤差最小化アルゴリズム ○川嶌康輔・右田剛史・高橋規一（岡山大） NLP2019-116 |
解の存在が保証されている非負制約付き連立一次方程式は制約付き合意問題の一種であり，射影合意アルゴリズムを用いて分散的に解... [more] | NLP2019-116 pp.19-23 |
| 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 |
| KBSE | 2020-01-25 14:55 |
東京 | 機械振興会館 | マルチエージェントに基づく群ロボットの拡張PSOを用いた探索制御の設計と実装 ○箕輪知也・金成一輝・高橋鉄郎・後藤雅史・清野寿彦・神林 靖（日本工大） KBSE2019-43 |
物が入り組んだ現場を人が探索するのは難しい．その場合,人よりも小さく破損しても問題ないロボットが探索で有効的である．また... [more] | KBSE2019-43 pp.31-36 |
| AI | 2019-12-06 13:35 |
海外 | アデレード大学 | 複数論点交渉問題のための遺伝的アルゴリズムを用いたメディエーション ○川田涼平・安井貴規（東京農工大）・マーク クライン（マサチューセッツ工科大）・細川雄太・藤田桂英（東京農工大） AI2019-39 |
論点間に依存関係がある非線形効用関数をもつエージェント間の交渉では，効用関数や問題空間の複雑さから合意案の発見や効率的な... [more] | AI2019-39 pp.5-8 |
| ICTSSL, IN (連催) ※学会内は併催 |
2019-10-17 10:50 |
大分 | 別府国際コンベンションセンター B-ConPlaza | 固定発信源と移動発信源による避難情報伝達の効率性の比較 ○小林直輝・山﨑達也（新潟大）・佐藤翔輔（東北大） ICTSSL2019-18 IN2019-32 |
災害時に迅速な避難を実現するためには，適切な情報を確実に避難者へ伝達する必要がある．特に，都市部においては観光客などの地... [more] | ICTSSL2019-18 IN2019-32 pp.11-16 |
| CQ | 2019-08-28 16:10 |
北海道 | 函館アリーナ | VANETを利用した災害時避難情報拡散手法 ～ 東日本大震災の経験を踏まえた避難情報の迅速共有の重要性 ～ ○市川公太・ガジェゴス アルベルト・野口 拓（立命館大） CQ2019-87 |
近年, 車両アドホックネットワーク(Vehicular Ad-hoc NETwork:VANET)の災害時への利用の期... [more] | CQ2019-87 pp.153-157 |
| CQ | 2019-07-18 13:00 |
新潟 | 新潟大学 | ［ポスター講演］避難シミュレーションにおける局所的情報発信源の配置に関する検討 ○小林直輝・山﨑達也（新潟大） CQ2019-43 |
災害時の避難行動を再現するツールとして，避難シミュレーションが利用されている．避難シミュレーションではマルチエージェント... [more] | CQ2019-43 pp.45-49 |
| HCS, HIP (共催) HI-SIGCOASTER (連催) [詳細] |
2019-05-17 14:00 |
沖縄 | 沖縄産業支援センター | 人の合奏と人工知能の合奏 ～ 人工知能オーケストラ実現にむけて ～ ○河瀬 諭・金澤尚史（阪大） HCS2019-21 HIP2019-21 |
本研究の目的は、合奏において集団的創造性を発揮する際のインタラクションを明らかにし、それを人工知能技術（マルチエージェン... [more] | HCS2019-21 HIP2019-21 pp.165-168 |
| NLP, MSS (併催) |
2019-03-14 14:20 |
福井 | 福井大学 文京キャンパス | 強化学習ベース多船航路探索法によるニアミス航路の改善 ○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） NLP2018-127 |
船舶では，安全性と効率性を勘案した航路を事前に選定することは極めて重要である．我々は，航路の適切さや船舶間の相互作用を議... [more] | NLP2018-127 pp.17-22 |
| MSS, SS (共催) |
2019-01-15 13:55 |
沖縄 | 沖縄県青年会館 | 燃料制約を考慮したグラフ上のマルチエージェントモニタリング ○増田 亮・小林孝一・山下 裕（北大） MSS2018-60 SS2018-31 |
グラフ上におけるマルチエージェントモニタリングとは，各エージェントがまんべんなく監視範囲内の監視点を巡回する軌道を求める... [more] | MSS2018-60 SS2018-31 pp.33-36 |
| ICD, CPSY, CAS (共催) |
2018-12-23 13:00 |
沖縄 | ホテルアトールエメラルド宮古島 | マルチエージェントゲームにおける深層強化学習の報酬配分 ○渡邉 慧・橘 俊宏（湘南工科大） CAS2018-107 ICD2018-91 CPSY2018-73 |
本稿では，複数のエージェントが協力し合うマルチエージェントシステムに深層強化学習を適用する．我々は，このようなシステムに... [more] | CAS2018-107 ICD2018-91 CPSY2018-73 pp.109-114 |
| NLP | 2018-08-09 09:55 |
香川 | 香川大学 幸町キャンパス | 構造時不変ネットワーク上の射影合意アルゴリズムの収束条件 ○川嶌康輔・高橋規一（岡山大） NLP2018-65 |
ネットワークをなす複数のエージェントの状態を，エージェント毎に与えられた制約集合の交わり内の一点に収束させる問題を考える... [more] | NLP2018-65 pp.63-68 |
| CAS, SIP, MSS, VLD (共催) |
2018-06-14 10:00 |
北海道 | 北海道大学フロンティア応用科学研究棟 | マルチエージェントシステムの合意問題のための自己駆動型ピニング制御 ○安藤 駿・小林孝一・山下 裕（北大） CAS2018-4 VLD2018-7 SIP2018-24 MSS2018-4 |
マルチエージェントシステムのピニング制御では，いくつかのエージェント（ピニングエージェント）に外部制御入力を付加する．本... [more] | CAS2018-4 VLD2018-7 SIP2018-24 MSS2018-4 pp.17-21 |
| MSS, NLP (併催) |
2018-03-12 14:00 |
大阪 | 大阪大学豊中キャンパス | Learning in Two-Player Matrix Games by Policy Gradient Lagging Anchor ○Shiyao Ding・Toshimitsu Ushio（Osaka Univ.） MSS2017-79 |
We propose a novel multi-agent reinforcement learning (MARL)... [more] | MSS2017-79 pp.11-14 |
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