通信遅延がある環境における効率的なチーム編成手法の提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-02-23
• タイトル: 通信遅延がある環境における効率的なチーム編成手法の提案
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: セッション5
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者名: 舟戸, 崚也; 早野, 真史; 飯島, 直輝; 菅原, 俊治
• 著者名(英): Ryoya, Funato; Masashi, Hayano; Naoki, Iijima; Toshiharu, Sugawara
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，マルチエージェントシステムにおけるタスク割り当て問題をチーム編成問題と捉え，そのモデルに通信遅延を導入し，チーム編成時の自らの役割学習と他のエージェントの協調可能性の学習を組み合わせた効率的な割り当て手法を提案する．一般にインターネットサービスを実現するタスクは異なる能力や機能を要求する複数の部分要求 （サブタスク） で構成され，それらすべてのサブタスクを実現することでそのサービスが提供される．そのため，迅速なサービス提供のためには各タスクごとにそれを構成する全サブタスクに適切な能力を持つエージェントを割り当て，一つのチームとして処理する必要がある．これまでのチーム編成問題において，チーム編成の成功率向上を目指し，各エージェントは役割と他のエージェントに対する協調の期待度を自律的に学習する手法がある．しかしその手法では他のエージェントとのメッセージのやり取りにかかる通信遅延を考慮していなかった．現実のネットワークではタスクの処理そのものに加えて通信にも無視できない遅延が発生することがある．そこで本研究ではエージェント間の通信に遅延を加え，モデルを拡張する．このモデルに合致するように既存の学習手法を拡張し，通信の実績からより効率の良いチーム編成を学習する手法を提案する．評価実験から通信遅延を考慮しない既存手法と比較し，効率が改善されたことを示す．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11135936
• 書誌情報: 研究報告知能システム（ICS）; 巻 2018-ICS-190, 号 9, p. 1-8, 発行日 2018-02-23
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-885X
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会