| 講演名 | 2012-03-13 遅延観測に基づいた階層型組織の再編成手法とその評価(社会システムと情報技術) 浦川 一紀, 菅原 俊治, |
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| 抄録(和) | 本論文では,エージェントの学習とそれに合わせてエージェント間のリンク生成と切断によりエージェントネットワークを改変させ,全体として効率的なタスクの割り当てを可能とする手法を提案する.一般に,インターネット上のサービスは複数のサービス要素から構成され,サービスに対応したタスクはそれぞれサブタスクの集まりとが得られる.各サブタスクは,異なるリソース(計算資源や機能,ソフトウェアなど)が必要であり,これら全てが処理できて,もとのタスクが達成される.この問題はマルチエージェントシステムにおけるチーム編成問題として定式化される.これまで強化学習とエージェントネットワーク構造の再編成により,チーム編成を効率化する手法が提案されている.しかし,組織の再編成はエージェントの未使用リソース量をもとにしているが,これは元々のエージェントのリソース量に依存するため,早期に組織の再編成が停止するという課題があった.また,エージェント間のリンクを維持するため,環境の変化への対応性も時間とともに低くなる.そこで本論文では,タスクの処理量をベースとし,さらにリンクの生成と切断を共に行うことで既存手法より効率化できることを示す. |
| 抄録(英) | We propose a method for efficient task allocation by changing the network structure among agents to adapt to the environmental changes. As services in a distributed environment like the Internet often consist of a number of service elements, the task for the service can be modeled as a set of subtasks and can be achieved by executing all the subtasks. So they are executed in appropriate agents that have required resources and/or functionalities to In order to realize the corresponding services, this type of problem is formulated as a team formation problem in which all (sub)tasks are allocated to a number of agents (team). A number of studies addressed this issue; proposed a method by adding links between agents based on the amount of unused resources in a task-oriented domain. However, this kind of methods have the drawback that the reorganization stops in an earlier stage of learning. It also retains the generated links, but when the types of the requested tasks change, it could not adapt quickly to the new distribution of incoming tasks. The method proposed in this paper generates a new link that can allocate tasks to unbusy agents and eliminates the link that is hardly used based on the numbers of the processed tasks in each agent. We experimentally show that the proposed method can exhibit higher performance and adapt to the changes of requested task patterns. |
| キーワード(和) | マルチエージェント強化学習 / 分散協調システム / 組織再編性 / チーム編成 |
| キーワード(英) | Multi-agent reinforcement learning / Distributed cooperative system / Reorganization / Team formation |
| 資料番号 | AI2011-45 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2012/3/6(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| 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) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 遅延観測に基づいた階層型組織の再編成手法とその評価(社会システムと情報技術) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Efficient Task Allocation by Learning and Reorganization of Hierarchical Agent Network Based on Observed Delay |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | マルチエージェント強化学習 / Multi-agent reinforcement learning |
| キーワード(2)（和/英） | 分散協調システム / Distributed cooperative system |
| キーワード(3)（和/英） | 組織再編性 / Reorganization |
| キーワード(4)（和/英） | チーム編成 / Team formation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 浦川 一紀 / Kazuki URAKAWA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 早稲田大学基幹理工学部 Waseda University Fundamental Science and Engineering |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 菅原 俊治 / Toshiharu SUGAWARA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 早稲田大学基幹理工学部 Waseda University Fundamental Science and Engineering |
| 発表年月日 | 2012-03-13 |
| 資料番号 | AI2011-45 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 474 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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