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J-GLOBAL ID：201202216000703958   整理番号：12A1547366

ベイズリスクを用いたマルチエージェントのエリア保護のアプローチ

An Approach to Multi-Agent Area Protection Using Bayes Risk

著者 (3件)： BAYS Matthew J. (Virginia Tech, VA) ,  SHENDE Apoorva (Virginia Tech, VA) ,  STILWELL Daniel J. (Virginia Tech, VA)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Robotics and Automation  (Proceedings. IEEE International Conference on Robotics and Automation)
巻： 2012 Vol.1  ページ： 642-649  発行年： 2012年 
JST資料番号： T0044A  ISSN： 1050-4729  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： ベイズリスクを利用し,連帯してコスト関数を最小にするエージェントのチームの運動を制御する新しい手法を紹介した。最適化問題を混合された整数線形問題として表現させる粒子をベースとした手法と近似を用いた。この手法を移動エージェントのチームは,ターゲットが特定の領域に入る前に,ターゲットを捉えなければならないエリア保護問題として説明した。ベイズリスクは,エージェントが分類のタスクを実行しなければならない応用の有用な性能測定法である。ベイズリスクを最小にすることにより,エージェントは不正確な分類の損失を説明することができる。本手法の応用で,移動エージェントのチームは移動するターゲットを尤度に基づいて脅威あるいは安全として分類した。

シソーラス用語： 統計学 ,  *エージェント ,  *費用関数 ,  非線形問題 ,  計測 ,  確率
準シソーラス用語： Bayes法 ,  マルチエージェント ,  コスト関数 ,  性能測定 ,  尤度

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (3件)： ベイズリスク ,  マルチエージェント ,  エリア