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J-GLOBAL ID：201702246641430256   整理番号：17A1359934

膜コンピューティングに基づくスケーラブルな分散型学習とサイバー物理システムのための協調的意思決定【Powered by NICT】

Membrane Computing Based Scalable Distributed Learning and Collaborative Decision Making for Cyber Physical Systems

著者 (2件)： Rai Ankush ,  Kannan R. Jagadeesh
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： WETICE  ページ： 24-27  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)

抄録/ポイント： 製造応用のためのサイバー物理システムに基づく機械通信と配位への機械は困難な問題である。困難は高次元決定空間内の協調のキーポイントを発見するためのマルチタスク学習アルゴリズムを開発することである。このような問題を克服するために分散制御と協調意思決定を可能にするために必要である勾配ベース法。本論文では,オンラインマルチタスク学習に基づく勾配法を計算し,局所最適政策を導出するために意味ネットワークを最適化定式化するために確率的計画を達成する分散協調を制御する膜を提示した。実験的検証は,移動ロボットプラットフォームのいくつかの同時機能の実装により達成される。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： *意思決定 ,  定式化 ,  傾斜法 ,  通信 ,  確率的計画法 ,  分散制御 ,  意味ネットワーク ,  高次元 ,  分散協調 ,  *学習 ,  最適化 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： ロボットプラットフォーム ,  マルチタスク学習 ,  マルチタスク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 膜コンピューティング ,  学習 ,  物理 ,  協調的意思決定