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J-GLOBAL ID：201802236531468899   整理番号：18A0728813

雪ドリフト進化ゲームモデルを用いたマルチエージェント協調:採餌タスクにおける事例研究【JST・京大機械翻訳】

Multi-agent Cooperation Using Snow-Drift Evolutionary Game Model: Case Study in Foraging Task

著者 (3件)： Esmaeili Ahmad ,  Ghorrati Zahra ,  Matson Eric
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IRC  ページ： 308-312  発行年： 2018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： 協調はしばしば重要で不明確な概念の一つと考えられ,分散コンピューティングのような他の関連分野からマルチエージェントシステムを差別化する。様々な協調アルゴリズムの有効性の検証のための一般的なベンチマークの一つは,マルチエージェント採餌タスクである。Markovゲームに基づくものが広く使われているが,それらはグループに対する一貫した均衡を選択できないが,異なるアプローチが提案されている。本論文では,進化ゲームベースの方法を提案した。この方法では,エージェント間の相互作用を,進化的安定戦略(ESS)を進化させ,エージェントグループに対する最大報酬をもたらすために,雪ドリフトゲームによりモデル化した。シミュレーションは,提案したアルゴリズムの効率を検証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベンチマーク ,  *ゲーム ,  *エージェント ,  相互作用 ,  モデリング ,  *事例研究 ,  アルゴリズム ,  *モデル ,  マルチエージェントシステム ,  *ドリフト ,  分散処理
準シソーラス用語： *採餌 ,  *マルチエージェント ,  *進化ゲーム理論 ,  *雪 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (9件)： 雪 ,  ドリフト ,  進化ゲーム ,  モデル ,  マルチエージェント ,  協調 ,  採餌 ,  タスク ,  研究