@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00033474,
 author = {牧野, 勤 and 成瀬, 継太郎 and 横井, 浩史 and 嘉数, 侑昇 and Tsutomu, Makino and Keitaro, Naruse and Hiroshi, Yokoi and Yukinori, Kakazu},
 issue = {91(2001-MPS-036)},
 month = {Sep},
 note = {本報告は，エージェントが作業をする環境中に張られたポテンシャル情報に基づいて，複数エージェントの協調作業を導くルールを抽出することについて記す．本システムは複数エージェントが中央制御部によって行動が制御されるものと仮定する．エージェントの行う作業は箱押し作業とし，予め設定されたスタート地点からゴール地点まで押すものとする．エージェントは，この作業を行う環境中に張られたポテンシャル値により行動が規定される．今回はこのポテンシャル値の生成に遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm: GA)を利用し，エージェントによる箱押し作業での効率の良いポテンシャルの張り方を探索し，得られた良解を環境モデルとすることとした．更にタスクシェアルールの抽出する方法として，環境モデルをクラスタ分析して得られた解析結果を利用することとした．本報告では，提案システムの構築を行い，シミュレーションを通して環境のモデリング及びエージェントのルールの抽出を行った．, This paper describes a method of acquisition of environment model and extraction of agent action rules. The environment model is represented with potential field that is generated by Genetic Algorithm (GA). An agent acts on basis of potential field. Therefore a potential field expresses character of environment and an action rule of the agent. In this study, the task of agent adopts the Box-Pushing Problem. This task moves a box by agents from the start point to the goal point. Environment model is lower work cost solution on acquired potential field through the box-pushing simulation. And for acquired environment model, it uses the cluster analysis to classify got environment models, then it acquires the abstract action rules of agents from these results. So we propose an method of environment modeling and acquisition of agent's action rules and make experiments that is the box-pushing with cooperative work of agents in the environment. As results, we find out that our approach is one of effective method for acquisition of environment model and agent action rules.},
 title = {ポテンシャル情報に基づく作業環境のモデリングとエージェントのタスクシェアルールの抽出に関する研究},
 year = {2001}
}