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J-GLOBAL ID：201802260023667902   整理番号：18A1003111

評判黒板システム【JST・京大機械翻訳】

Reputation blackboard systems

著者 (1件)： Fontanari Jose F. (Instituto de Fisica de Sao Carlos, Universidade de Sao Paulo, Caixa Postal 369, 13560-970 Sao Carlos, Sao Paulo, Brazil)
資料名： Cognitive Systems Research  (Cognitive Systems Research)
巻： 50  ページ： 29-35  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2363A  ISSN： 1389-0417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ブラックボードシステムは,専門家が中心ブラックボードにおける問題を解決するための有望なアイデアを書き込むことにより,タスク力の一般的な視点により動機付けられる。ここでは,公開ディスプレイ(標準ブラックボード)上にヒントが匿名的に存在するか,あるいはそれらを投稿したエージェント(評判ブラックボード)の評判についての情報と一緒に投稿される,暗号化パズルを解くために設計されたブラックボードシステムの最小モデルを研究した。評判ブラックボードは常に標準ブラックボードより性能が優れていることを見出した。これは,エージェントが独立に動作する配置よりも常に性能が優れている。探索の計算コストの漸近分布は,パズルの解を見出すために必要なエージェント更新の総数に比例し,これら3つの探索ヒューリスティックスに対する指数分布である。評判ブラックボードに対してのみ,システムサイズに対する平均計算コストの非自明依存性を見出し,その場合,最適性能は単一エージェント動作のみにより達成され,独立探索と比較すると,ブラックボード組織は印象的な性能利得を生成できるが,協調作業は非常に支持されないことを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 協調作業 ,  発見的方法 ,  *エージェント ,  利得 ,  指数分布 ,  モデル ,  表示装置 ,  暗号 ,  グループウェア ,  計算コスト
準シソーラス用語： パズル ,  匿名 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 集団知能 ,  グループ組織 ,  頭脳

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (2件)： 評判 ,  黒板