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J-GLOBAL ID：201802240189263066   整理番号：18A1898146

遺伝的アルゴリズムを用いた通信マルチエージェントシステムの最適資源割付【JST・京大機械翻訳】

Optimal Resource Allocation of Communicating Multi-Agent System Using Genetic Algorithm

著者 (2件)： Zhang Tianpeng (Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong) ,  Szeto Kwok Yip (Department of Physics, The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CEC  ページ： 1-6  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： 人工アリ問題[1],[2]は,局所環境の限られた知識を用いて,グリッド上の食品ペレットに対するアリ探索を記述する。このモデルを遺伝的アルゴリズムから進化した知能を持つ通信者のマルチエージェントシステムにより一般化した。目的は,与えられたエネルギー制約を持つ最も多くの食品ペレットを見出すことである。スマートアリは,既に多くの食品を集めているが,これらのteきょうだいからの放送をignすることができる。一方,アリが局所的に食物を見つけることができないならば,そのチームのいくつかは,他の場所で多くの食品放送を送っている。それから,現在の非食品領域をブロードキャストし,逃れることができる。遺伝的アルゴリズムを用いてブロードキャストに対する応答に関するこの決定戦略をモデル化し,その結果,固定全エネルギー探索における複数アリチームの性能が改善されることを示した。アリのチームによって消費される総エネルギーは一定であるので,使用されるアリ当たりのステップ数はより多くのメンバーを持つチームに対してより小さくなるであろう。そして,著者らはシミュレーションからチームメンバーの最適数が存在することを見出す。結果は,チームに割り当てられた資源と食品分布の両方に依存する。著者らは,より大きな半径Rを有するディスクのリムにおいて半径rの円環上に一様に食物を分布させ,そこでは,アリはディスクの中心においてそれらの探索を開始する。この食品分布は,平均食品密度の制御と密度勾配の両方を提供し,一方,異方性食品分布を避けた。これは,実際の応用のための一般的な食品分布をモデル化する最初のステップを提供する。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： 食品 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  ブロードキャスト ,  通信 ,  *資源割付 ,  円板 ,  全エネルギー ,  ペレット ,  円環 ,  マルチエージェントシステム ,  異方性 ,  モデリング ,  放送
準シソーラス用語： 密度勾配 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 遺伝的アルゴリズム ,  マルチエージェントシステム ,  資源割付