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J-GLOBAL ID：202002259172223107   整理番号：20A1636848

非対称分散制約最適化問題を解くためのハイブリッドツリーベースアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A hybrid tree-based algorithm to solve asymmetric distributed constraint optimization problems

著者 (5件)： Chen Dingding (College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Deng Yanchen (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore, Singapore) ,  Chen Ziyu (College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China) ,  He Zhongshi (College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China) ,  Zhang Wenxin (College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China)
資料名： Autonomous Agents and Multi-Agent Systems  (Autonomous Agents and Multi-Agent Systems)
巻： 34  号： 2  ページ： 50  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1340A  ISSN： 1387-2532  CODEN： AAMSFJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 非対称分散制約最適化問題(ADCOP)は,個人選好を捉える能力によりマルチエージェントコミュニティにおける重要な形式として浮上している。しかし,ADCOPのための既存の探索ベースの完全アルゴリズムは,低い限界を計算するために局所的知識を利用するだけであり,それは,非効率な剪定を導き,大規模な問題を解決することからそれらを禁止する。一方,分散制約最適化問題に対する推論ベース完全アルゴリズム(例えばDPOP)は,大域的コストを,迅速に集約できるが,プライバシー懸念のためADCOPに直接適用できない。本論文では,プライバシーの許容できる損失でADCOPを効果的に解くための推論と探索を組み合わせる可能性を調べた。特に,著者らは,タイトな下限と上限を提供するために,また最適性を保証するためのツリーベースの完全な探索アルゴリズムを提供するために,調整された推論アルゴリズムを使用するPT-ISABBと呼ばれるハイブリッド完全ADCOPアルゴリズムを提案した。さらに,理論的に保証された解と協調オーバヘッドの間のトレードオフを可能にするために,有界誤差近似機構に基づくPT-ISABBの2つの準最適変異体を導入した。PT-ISABBとその準最適変異体の正当性を証明した。最後に,実験結果は,PT-ISABBが,他の最先端の探索ベースの完全アルゴリズムよりも,大きな優位性を示し,その最適以下の変種は,ユーザ指定有界誤差内で解を迅速に見つけることができることを証明した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  コミュニティ ,  *非対称性 ,  近似法 ,  プライバシー
準シソーラス用語： 探索アルゴリズム ,  オーバヘッド ,  有界 ,  マルチエージェント ,  *分散制約最適化問題 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： DCOP ,  ADCOP ,  完全ADCOPアルゴリズム ,  探索 ,  推論

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (2件)： 非対称 ,  分散制約最適化問題