講演名 1998/1/22
協調追跡のための提携における利得構成の進化的学習
佐藤 秀樹, 渥美 雅保,
PDFダウンロードページ PDFダウンロードページへ
抄録(和) 複数のエージェントが協力してタスクを解決する場合、タスクをより合理的に解決するエージェント集団の形成が必要となる。協力ゲームの理論における提携は、合理的なエージェント集団の形成に対する指針を与えている。我々は、複数のハンターエージェントが複数の獲物を追跡する拡張追跡タスクを例として、どの追跡タスクについて誰といかなる利得配分で提携を形成するかという問題と、提携のもとで追跡行動を選択する問題とを、遺伝的プログラミングに基づき並行的に学習するアーキテクチャを提案した。本研究では、提携に基づく協調追跡行動が進化的に学習可能であることをシミュレーション実験により明らかにする。
抄録(英) In multi-agent environment, it is important to make a group of agents that solve each task rationally. The concept of coalition, which is proposed in the cooperative game theory, provides the rational criteria for making agents' group. We propose an evolutionary learning architecture based on the genetic programming that learns a rational coalition among agents and pursuit behavior under the coalition concurrently. In this paper, by using the extended pursuit problem as an example, we show that coalitions are formed and the effective pursuit behavior appears under the coalition.
キーワード(和) 提携 / 遺伝的プログラミング / ゲーム理論
キーワード(英) Coalition / Genetic Programming / game theory
資料番号 AI97-64
発行日

研究会情報
研究会 AI
開催期間 1998/1/22(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 協調追跡のための提携における利得構成の進化的学習
サブタイトル(和)
タイトル(英) Evolutionary Learning of Payoff Configurations in Coalition for Cooperative Pursuit
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 提携 / Coalition
キーワード(2)(和/英) 遺伝的プログラミング / Genetic Programming
キーワード(3)(和/英) ゲーム理論 / game theory
第 1 著者 氏名(和/英) 佐藤 秀樹 / Hideki SATO
第 1 著者 所属(和/英) 創価大学工学研究科情報システム学専攻
Division of Info. Sys. Sci., Graduate school of Eng., Soka University
第 2 著者 氏名(和/英) 渥美 雅保 / Masayasu ATSUMI
第 2 著者 所属(和/英) 創価大学工学研究科情報システム学専攻
Division of Info. Sys. Sci., Graduate school of Eng., Soka University
発表年月日 1998/1/22
資料番号 AI97-64
巻番号(vol) vol.97
号番号(no) 498
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日