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J-GLOBAL ID：201702277079836878   整理番号：17A1631356

マルチエージェントシステムの群れのための脳の感情学習ベースの知的制御器の実現【Powered by NICT】

Implementation of Brain Emotional Learning-Based Intelligent Controller for Flocking of Multi-Agent Systems

著者 (5件)： Jafari Mohammad (Department of Electrical and Biomedical Engineering, University of Nevada, Reno, NV 89557-0260 USA) ,  Fehr Ric (Department of Electrical and Biomedical Engineering, University of Nevada, Reno, NV 89557-0260 USA) ,  Carrillo Luis Rodolfo Garcia (Department of Electrical Engineering, School of Engineering & Computing Sciences, Texas A&M University - Corpus Christi, 6300 Ocean Drive, Unit 5797, Corpus Christi, TX 78412-5797 USA) ,  Quesada Eduardo Steed Espinoza (Polytechnic University of Pachuca, Hidalgo, Mexico 43830) ,  Xu Hao (Department of Electrical and Biomedical Engineering, University of Nevada, Reno, NV 89557-0260 USA)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 50  号： 1  ページ： 6934-6939  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳の感情学習ベースの知的制御器(BELBIC)は,哺乳類大脳辺縁系における感情学習の計算モデルに基づく神経生物学的に動機づけられたインテリジェントコントローラである。BELBICの学習能力,多目的特性,計算の複雑さが低いため,実時間応用における実現のための非常に有望な手段となる。著者らの研究は,元の方法で,結合フロッキング制御戦略を用いたBELBIC方法論,複数無人航空機システム(UAS)の実時間協調を行うために。BELBICの特性は,このシナリオによく適合し,ほぼ常に自律エージェントの動力学は完全には知られていないので,さらに,それらは近接して作動しているため,それらは攻撃的な外乱を受ける。多重4回転翼機UASプラットホームの配位に基づく数値的及び実験的結果は,適用性と提案手法の満足のいく性能を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロボット ,  大脳辺縁系 ,  回転翼機 ,  計算量 ,  *マルチエージェントシステム ,  適応性 ,  *学習 ,  無人機 ,  計算モデル ,  多重化
準シソーラス用語： 自律エージェント ,  実時間 ,  学習能力 ,  神経生物学 ,  *インテリジェント制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 強化学習制御 ,  適応神経回路 ,  ファジィ制御 ,  に埋め込まれた計算機制御システム ,  応用 ,  知識ベース制御 ,  遠隔ロボット

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチエージェントシステム ,  群れ ,  脳 ,  感情 ,  学習 ,  知的制御