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J-GLOBAL ID：201902246972587799   整理番号：19A0488257

マルチエージェントハイブリッドシミュレーションのためのルックヘッド挙動モデル【JST・京大機械翻訳】

A Lookahead Behavior Model for Multi-Agent Hybrid Simulation

著者 (6件)： Yang Mei (College of Information System and Management, National University of Defense Technology, Changsha 410073, Hunan, China) ,  Peng Yong (College of Information System and Management, National University of Defense Technology, Changsha 410073, Hunan, China) ,  Ju Ru-Sheng (College of Information System and Management, National University of Defense Technology, Changsha 410073, Hunan, China) ,  Xu Xiao (College of Information System and Management, National University of Defense Technology, Changsha 410073, Hunan, China) ,  Yin Quan-Jun (College of Information System and Management, National University of Defense Technology, Changsha 410073, Hunan, China) ,  Huang Ke-Di (College of Information System and Management, National University of Defense Technology, Changsha 410073, Hunan, China)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 7  号： 10  ページ： 1095  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 軍事分野では,マルチエージェントシミュレーション(MAS)は統計的に戦争を研究する上で重要な役割を果たしている。大規模実体を含み,実行時間中に非常に多数の相互作用を生成する軍事シミュレーションシステムに対して,運転効率を改善する方法の問題は研究者にとって大きな関心事である。現在の解法は,主にハイブリッドシミュレーションを使用して,より少ない更新と同期化を得て,そこでは,いくつかの重要な連続モデルを,システムダイナミックスを保つために暗黙的に維持して,部分再同期(PR)を好ましい状態更新機構として選択した。しかし,再同期間隔選択と周期依存性のような問題は,PRにおいて未解決のままである。それは,状態更新プロセスの低い更新効率と無限ループを容易に導く。これらの問題に対処するために,本論文では,PRベースのハイブリッドシミュレーションを実行するための,先読み行動モデル(LBM)を提案した。LBMにおいて,最小安全時間窓を用いて陰的モデル間の相互作用を予測し,その上で再同期化間隔を効率的に決定することができた。さらに,LBMは,状態依存サイクルを破壊するために,ルックアッププロセスにおける推定状態値を与える。シミュレーション結果は,従来の機構と比較して,LBMがより少ない更新と同期化を必要とすることを示した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 安全性 ,  *ハイブリッドシミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  *シミュレーション ,  システムダイナミックス ,  離散事象シミュレーション ,  相互作用
準シソーラス用語： 行動モデル ,  先読み ,  連続モデル ,  シミュレーションシステム ,  実行時間 ,  マルチエージェントシミュレーション ,  軍事 ,  挙動モデル ,  *マルチエージェント , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 離散事象シミュレーション ,  エージェントベースモデリング ,  時間前進機構 ,  状態更新機構 ,  時間窓

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (49件)：

• Riley, P.F.; Riley, G.F. Next Generation Modeling III-Agents:Spades-A Distributed Agent Simulation Environment with Software-in-the-Loop Execution. In Proceedings of the 35th Conference on Winter Simulation: Driving Innovation, New Orleans, LA, USA, 7-10 December 2003; pp. 817-825.
• Uhrmacher, A.M.; Tyschler, P.; Tyschler, D. Modeling and simulation of mobile agents. Future Gener. Comput. Syst. 2000, 17, 107-118.
• Theodoropoulos, G.; Logan, B. A framework for the Distributed Simulation of Agent-Based Systems. In Proceedings of the 13th European Simulation Multiconference (ESM’99), Warsaw, Poland, 1-4 June 1999; pp. 58-65.
• Hybinette, M.; Kraemer, E.; Xiong, Y.; Matthews, G.; Ahmed, J. Sassy: A design for a scalable agent-based simulation system using a distributed discrete event infrastructure. In Proceedings of the 2006 Winter Simulation Conference-(WSC 2006), Monterey, CA, USA, 3-6 December 2006; pp. 926-933.
• Sanchez, S.M.; Lucas, T.W. Exploring the world of agent-based simulations: Simple models, complex analyses. In Proceedings of the 2002 Winter Simulation Conference-(WSC 2002), San Diego, CA, USA, 8-11 December 2002; pp. 116-126.

タイトルに関連する用語 (1件)： 挙動モデル