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J-GLOBAL ID：201702243897123278   整理番号：17A0116799

マルチエージェント連続パトロールタスクにおける強化部門連携による効果的なタスク割当【Powered by NICT】

Effective Task Allocation by Enhancing Divisional Cooperation in Multi-Agent Continuous Patrolling Tasks

著者 (3件)： Sugiyama Ayumi ,  Sea Vourchteang ,  Sugawara Toshiharu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICTAI  ページ： 33-40  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,マルチエージェント文脈における部門連携による効率的な協調作業を達成できる有効な自律的タスク割当法を提案した。自律的に挙動すると洗浄と安全パトロールなどの様々な応用に用いられる剤/ロボットを可能にしたコンピュータとネットワーク技術。しかし,大きな環境をカバーするために,いくつかのエージェント間の協力と連携した効率のための,必要な作業品質に必須である。しかし,エージェントは協力するかが,困難な問題である実際の環境は複雑なため,それら自身の(非常に稀)の特徴である。は最初に連続協調パトロール問題においては,エージェントは,分割とすべての位置に対する定義される必要周波数を持つ環境周辺の移動を定義した。,タスク(再)配分のための交渉を導入することによる労働の自律的かつ効率的な分裂を促す以前の連携方法を拡張した。はこの方法を持つエージェントはボトムアップ様式でそれら自身の原因である位置を同定することにより効果的な分裂と公平な割当を可能にする,また,これらが従来法のそれと比較してかなり改善された結果を達成できることを実験的に示した。も協力の得られた領域の構造を調べ,この方法は効果的なタスク割当を達成できた理由を分析した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ネットワーク ,  周波数 ,  *エージェント ,  ロボット ,  品質 ,  協調作業 ,  コンピュータ
準シソーラス用語： ボトムアップ ,  *パトロール ,  自律性 ,  *タスク割当 ,  *マルチエージェント , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： マルチエージェント ,  パトロール ,  タスク ,  強化 ,  部門 ,  連携 ,  タスク割当