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J-GLOBAL ID：201802244736278573   整理番号：18A2067782

成長コストを持つタスクの割当のための遅延max和【JST・京大機械翻訳】

Lazy max-sum for allocation of tasks with growing costs

著者 (3件)： Parker James (Computer Science and Engineering, University of Minnesota, United States) ,  Farinelli Alessandro (Department of Computer Science, University of Verona, Italy) ,  Gini Maria (Computer Science and Engineering, University of Minnesota, United States)
資料名： Robotics and Autonomous Systems  (Robotics and Autonomous Systems)
巻： 110  ページ： 44-56  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0133C  ISSN： 0921-8890  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： タスクが時間とともに成長するコストを持つとき,エージェントのタスクへの割り当てのためのモデルを提案した。このモデルは,タスクの自然成長とそのような成長を含むエージェントの努力の両方を説明する。目的は,エージェントの操作を効率的に協調させることにより,タスクの成長を最小化するソリューションを生成することである。この問題は,エージェントがタスクに作用するだけでなくタスク間を動かす時間を必要とするので,強い空間的および時間的コンポーネントを持ち,その間,タスクを完了するコストが成長し続ける。著者らは,環境のモデルが誤差を持っているときでも,Lazy最大和と呼ばれる新しい分散協調アルゴリズムを提案した。アルゴリズムは,不均一エージェントだけでなく,均一性を扱う。それは,時間単位当たりの異なる量の作業を行うことができ,異なる移動速度を持つ。このアルゴリズムが簡単なシミュレーションとRoboCup Rescueエージェントシミュレーションの両方において他の方法より優れていることを実験的に示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分散協調 ,  *エージェント ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： タスク割当 ,  エージェントシミュレーション ,  RoboCup ,  移動速度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： マルチエージェント ,  タスク割当 ,  分散法

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 成長 ,  タスク ,  割当 ,  遅延 ,  Max