MACC'97 特別セッション（マルチエージェントシステムにおける確率モデ ル）論文
動的に変化し, 予測が難しい環境における意志決定の 問題の例として, 異種の複数エージェントが構成する 社会におけるエージェント間の合意形成がある。 ここではエージェントの選択の一致点を探索していく 過程を環境からのフィードバックによる確率モデルの 学習として定式化する。特に状況や文脈に依存した一致 点を実現するためにエージェントの出力を条件付き確率 分布として表現する方法について述べ, Sigmoidal belief networkによる複数エージェントの共学習、変化する未知 エージェントの追従学習などを行なった.
確率モデル、学習、焦点, ベイジアンネットワーク, 共学習
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