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J-GLOBAL ID：201902216683871917   整理番号：19A2880082

マルチエージェント配信タスクのための配送傾向を反映する動的経路コスト更新法【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Path Costs Update Method reflecting Delivery Tendencies for Multi-Agent Delivery Tasks

著者 (2件)： Hirayama Chiaki (Yokohama National University, 79-7, Tokiwadai,Graduate School of Environment and Information Sciences,Hodogaya-ku,JAPAN) ,  Nagao Tomoharu (Yokohama National University, 79-7, Tokiwadai,Graduate School of Environment and Information Sciences,Hodogaya-ku,JAPAN)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： SMC  ページ： 4361-4366  発行年： 2019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： マルチエージェント配信タスクにおいて,コストに基づく最短経路を同定し,計画するDijkstraのアルゴリズムは非常に一般的である。具体的には,動的経路コストを用いることにより,各経路コストを更新することにより,時間にわたってそれを訪れるエージェントの数を反映することが,マルチエージェント配信タスクを達成するための効率的な方法である。実際に,それは以下の論理を考慮することができる。すなわち,ジャミングされる経路は経路選定プロセスにおいて選択されないようである。事前に類似の配信傾向で訓練することができ,更新経路コストルールセットを最適化することにより,より効率的なエージェント経路計画を導くことができる。実際に,「ジャミングされる経路は,経路選定プロセスにおいて選択されない」と考えられる。そこで,配信傾向を反映する動的経路コスト更新法を提案した。著者らは,更新経路コストif-thenルール(経路コストを追加しなければならない)と,if-パートのための観測点の周りの現在の部分的エージェント分布として,そして,追加(または減算された)経路コストの量を設計した。一つの配信タスクにおいて,各観測点を部分エージェントの分布に結び付けた。もし分布が更新ルールのif部分で照合されるならば,観測点の対応する経路は,照合されたルールのth部が示す更新経路コストを与えられて更新される。この更新は区間で各観測点でタスク中に継続する。更新経路コストif-thenルールの集合を,学習分類装置システムによって最適化した。著者らは,倉庫群ロボットのPickupとDeliveryタスクをシミュレートするマルチエージェント配信タスクを用いて,この方法を評価した。結果は,著者らの方法が以前の方式より速くタスクを達成したことを示した。さらに,エージェントの数が変化するとき,提案方法の優位範囲を評価した。最後に,経路コスト遷移傾向を比較した。この方法は経路コストを大幅に変える可能性があることを明らかにした。Copyright 2019 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： 倉庫 ,  経路選定 ,  *情報配布 ,  経路探索 ,  アルゴリズム ,  学習 ,  最適化 ,  マルチロボット ,  分類装置 ,  *エージェント
準シソーラス用語： ジャミング ,  最短経路 ,  *マルチエージェント , 【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 (7件)： マルチエージェント ,  配信 ,  タスク ,  配送 ,  傾向 ,  経路 ,  更新