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J-GLOBAL ID：202002278449818788   整理番号：20A1798426

逐次割当法に基づく多層マルチエージェントシステムのためのパトロール作業計画【JST・京大機械翻訳】

Patrolling task planning for the multi-layer multi-agent system based on sequential allocation method

著者 (4件)： ZHOU Xin (National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, China) ,  Wang Weiping (National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, China) ,  Wang Tao (National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, China) ,  Li Xiaobo (National University of Defense Technology, Changsha, Hunan, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MSCIAAS ’18  ページ： 1-12  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 無人航空機(UAV)スウォームは,近年急速に発展し,特に,状況認識を達成する一般的手段になっているセンサによるUAVスウォームを開発した。本論文では,多層マルチエージェントシステムのためのスケーラブル,オンラインおよび近視アルゴリズムを開発した。マルチエージェントシステムの主な目標は,できるだけ情報を収集することである。この問題を部分観測可能Markov決定プロセス(POMDP)として定式化した。アルゴリズムは,情報次元縮小表現,層内情報相互作用,オンライン発見的関数,および逐次割当て方式を含み,それは効果的に収集した情報を改善して,計算複雑度を減少する。さらに,層が増加するにつれて,このアルゴリズムは,各サブリーダに対する計算量を増加せずに,マルチエージェントシステムのパタリング性能を保証できる。最後に,経験的解析は,著者らのアルゴリズムが多くの優位性を有して,それは理論的および実用的有意性を有することを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. 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 ,  相互作用 ,  *作業計画 ,  計算量 ,  無人機 ,  近視 ,  センサ ,  多層 ,  定式化 ,  スウォーム ,  次元縮小 ,  *マルチエージェントシステム
準シソーラス用語： 状況認識 ,  オンライン ,  POMDP , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： POMDP ,  情報次元縮小表現 ,  マルチエージェントシステム ,  オンラインヒューリスティック関数 ,  逐次割当法

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多層 ,  マルチエージェントシステム ,  パトロール ,  作業計画