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J-GLOBAL ID：202002242218367838   整理番号：20A2782354

大規模動的マルチエージェントアプリケーションにおけるエージェント Delを支援するための意図意識モデル【JST・京大機械翻訳】

Intention-Aware Model to Support Agent Deliberation in a Large-Scale Dynamic Multi-Agent Application

著者 (5件)： Antal Vince (Faculty of Informatics, ELTE Eotvos Lorand University, Budapest, Hungary) ,  Farkas Tamas Gabor (Faculty of Informatics, ELTE Eotvos Lorand University, Budapest, Hungary) ,  Kiss Alex (Faculty of Informatics, ELTE Eotvos Lorand University, Budapest, Hungary) ,  Miskolczi Miklos (Faculty of Informatics, ELTE Eotvos Lorand University, Budapest, Hungary) ,  Varga Laszlo Z. (Faculty of Informatics, ELTE Eotvos Lorand University, Budapest, Hungary)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12498  ページ： 301-314  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自律車両が交通を支配するとき,都市における交通は,ほとんど最適であることが期待される。自律車両の経路選択を研究した。実世界自律エージェントの信頼できる経路選択をサポートするために,形式的モデルを拡張し,実装し,適用した。モデルの経路選択戦略が,可能な最速の時間に近い経路を選択するならば,モデルを信頼する。形式モデルは,並列車線,交通光,および経路交差点を有する意図意識オンラインルーティングゲームモデルを拡張した。これらの拡張は実世界応用に必要である。形式的モデルの実際のパラメータを,実世界のOpenStreetMapデータから導き出した。モデルの大規模実世界試験は,SUMO(都市MObility)オープンソースシミュレータを用いた。実装された意図意識オンラインルーティングゲームモデルは,リアルタイムより速く各車両に対する経路選択を実行することができる。この仮説は,拡張意図意識オンラインルーティングゲームモデルが,動的平衡経路割当として少なくとも良好なトラヒックを生成することである。この仮説を実世界シナリオで確認した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 交差点 ,  都市 ,  経路選定 ,  *エージェント
準シソーラス用語： 自律性 ,  自律エージェント , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 自律車両 ,  経路選択 ,  動的平衡

分類 (2件)： 交通調査  (TB01031B) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 大規模 ,  マルチエージェント ,  アプリケーション ,  エージェント ,  支援 ,  意図 ,  意識 ,  モデル