2024-03-28T17:33:36Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000509292023-04-27T10:00:04Z01164:04402:04473:04476
模倣と自己主張に基づく行動の学習 -集団における協調行動の生成-Learning Cooperative Behaviors Based on Mimetism and Insistencejpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00050929/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=50929&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 1994 by the Information Processing Society of Japan大阪大学基礎工学部システム工学科大阪大学基礎工学部システム工学科大阪大学基礎工学部システム工学科三浦, 正宏山口, 智浩谷内田, 正彦自律分散システムでは、モジュール間の相互作用を考慮した設計が必要となるが、一般にその解析は困難である。そこで、近年、人工生命分野で進化のメカニズムを利用したシミュレーションによる相互作用の解析が注目されている。本論文では、モジュール群が環境中での相互作用を通して行動を学習する遺伝に基づく機械学習:GBMLの枠組みの下で、模倣と自己主張に基づく行動学習を提案する。自己主張により、新規性のある多様な行動の発見を行い、模倣により、他の個体の観察から行動を獲得し、集団全体の学習を速める。今回は、、複数ロボットによる荷物の搬送問題でシミュレーションを行い、模倣による学習の有効性を検証する。To design the autonomous decentralized system, it is not easy to analyze interactions between modules. But, recently on Artificial Life, the mechanism of evolution is applied to develop the system. This paper proposes a new method that multiple modules in the environment learn and discover cooperative behaviors by balancing Mimetism and Insistence based on the Genetic Based Machine Learning (GBML). Once, an agent finds a better behavior by Insistence, others learn it by Mimetism. We report the result of the simulation on the transportation problem by learning cooperative behaviors with Mimetism, in which multiple robots transport materials in the factory.AA11135936情報処理学会研究報告知能と複雑系(ICS)199467(1994-ICS-095)11201994-07-212009-06-30