文献

J-GLOBAL ID：201802290166200194   整理番号：18A0243338

限られた可視性を用いたマルチエージェント離散探索【Powered by NICT】

Multi-agent discrete search with limited visibility

著者 (2件)： Ding Huanyu (Department of Electrical and Computer Engineering, Boston University, United States) ,  Castanon David (Department of Electrical and Computer Engineering, Boston University, United States)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CDC  ページ： 108-113  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： オブジェクトを発見し,位置に複数のエージェントによる探索の問題は,多くの重要な応用で生じる。本論文では,各エージェントが離散探索空間の部分集合のみにアクセス,位置にのみ依存することを検出性能であるマルチエージェント探索問題のクラスを研究した。はこの問題を最小費用ネットワーク最適化問題として再定式化することができ,解のための高速特殊アルゴリズムを開発し示した。は筆者らのアルゴリズムが正確であると,一般的最小費用流アルゴリズムよりも高速であることを最悪ケース計算性能を持つことを証明した。も検出性能は,場所及び剤,NP困難であることが知られているに依存する問題を取り上げて論じた。マトロイド上での劣モジュラ最大化問題に帰着して求め,保証された性能をもつ近似アルゴリズムを提供した。探索問題のシミュレーションとこれらのアルゴリズムの性能を説明し,他の最小コストフローアルゴリズムと比較した。Copyright 2018 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： 最大化問題 ,  部分集合 ,  高速度 ,  アルゴリズム ,  定式化 ,  探索問題 ,  マトロイド ,  *エージェント ,  NP困難 ,  *可視度
準シソーラス用語： 近似アルゴリズム ,  ネットワーク最適化 ,  検出能 ,  探索空間 ,  *マルチエージェント , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ゲーム理論  (KA03060T) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 可視性 ,  マルチエージェント ,  探索