弾力性のある自律システムのための群知能の多層モデル【Powered by NICT】

Clifford J.; Garfield K.; Towhidnejad M.; Neighbors J.; Miller M.; Verenich E.; Staskevich G.

文献

J-GLOBAL ID：201702218190782350 整理番号：17A1773857

弾力性のある自律システムのための群知能の多層モデル【Powered by NICT】

Multi-layer model of swarm intelligence for resilient autonomous systems

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資料名：
巻： 2017 号： DASC ページ： 1-4 発行年： 2017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)

Embry-Riddle航空大学(ERAU)は知的適応敵対者により占有された抗アクセスエリアディナイアル(A2/AD)環境における情報収集のための分散型多層自律的UAS計画と制御技術を開発するための空軍研究所(AFRL)によって作動する点にある。諜報,監視,及び偵察(ISR)タスクを行い,資産の損失を最小化しながらこれらの弾力性のある自律システムは厳しい環境を通してナビゲートすることができた。提案アプローチでは,人工生命の概念を組み込み,三生物学にヒントを得た層に分割高レベルアーキテクチャとサイバー-物理,反応的および熟慮的。各層はエージェントの行動上の影響の動的レベルを有していた。層内のアルゴリズムは現実のろ過に作用し,直下の層における抽象化。各層は以下の層からの入力を取り込み,上記層へ出力を提供し,以下の層に方向を提供する。下層における高速無効電力制御システムは,より高い層上に安定した環境支援認知機能を確実にする。サイバーフィジカル層が個々の中枢神経系を表し,センサ,発電所,および物理的配置など変更不可能である車両の要素から構成された。反応層について,システムは人工生命パラダイムを用い,各エージェントが欲求とニーズに関する簡単なルールのセットを用いて環境と相互作用する。情報はメッセージパッシングと挙動の観察と認識を介した陰的に明示的に伝達される。審議層では,個別エージェントはグループに向けての外向きの,他のエージェントと効率的な資源管理と協力の合議が。全層で戦略は,ミッション前に起こることをシステム訓練に適用した遺伝的アルゴリズム(GA)またはNNのような機械学習技術を用いて開発した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

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