@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00090515,
 author = {早野真史 and 浜田大 and 菅原俊治},
 issue = {11},
 month = {Mar},
 note = {本研究では，タスク割り当て問題をチーム編成問題と捉え，チーム編成時の自らの役割学習と他のエージェントのリソース・能力の推定を組合せた効率的な割り当て手法を提案する．一般に計算機や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素 （サブタスク） で構成され，それら全てのサブタスクを実現して初めてそのサービスが提供される．そのため，迅速なサービスの提供には，それらのタスクを適切な能力をもつエージェントに割り当てる必要がある．これまでのチーム編成において，期待報酬の増加やチーム編成の成功率向上を目指して，各エージェントの役割を自律的に学習/決定する手法を提案してきた．この手法では，他のエージェントのリソースは既知と仮定している．しかし，インターネットなどの開放環境では，他のエージェントのリソースをすべて把握することは困難である．そこで本研究は，他のエージェントの能力の情報を仮定せず，代わりに実績からそのリソースを推定する手法と既存の役割学習を組み合わせたチーム編成手法を提案する．評価実験から，リソースの情報を既知とした既存手法と比較し，同等以上の効率が実現されたことを示す．},
 title = {リソース推定方法と役割学習を組み合わせたチーム編成の効率化について},
 year = {2013}
}