MACC'97 ポスタセッション論文
- マルチエージェントシステムにおけるメッセージの重要さの学習
- 菅原 俊治,栗原 聡
- NTT光ネットワークシステム研究所
- 連絡先: sugawara@brl.ntt.co.jp
- 梗概
協調は分散協調問題解決に重要な行為ではある。しかし、何が適切な協調
であるかは自己の状況だけでなく、他のエージェント、環境などの要因を考慮しな
くてはならない。(特に開放系では)すべての可能性を記述するのは不可能である。
仮に、記述ができても、必要な情報が他にあるか、すでに古いデータになっている
などで適切な行為を選択できるとは限らない。我々は、このような問題を学習によっ
て各エージェントが克服することを目指している。本発表では、通信に焦点をあて、
特に他のエージェントから送られて来た(へ送った)メッセージが受信側で重要であ
るかを学習する方法を提案する。実際には重要である(ない)のにすぐに解釈されず
(され)、その結果、必要な行為の選択が遅れるという状況を割出し、その後の同じ
ような状況に適切な重要さを同定する。我々は、以前に協調のコントロールの学習
を導入した。それでは、通信の重要さも判断するが、すべてのエージェントが完全
に同じ知識を持つという制約があった。本発表では、互いのモデルを交換ぜずに基
本的な共通プロトコルのみでルールを同定することを試みる。また、機能別の組織
構成を導入し、メッセージが組織内のどのエージェントに伝わるのが大切かを学習
する。
- キーワード
マルチエージェントにおける学習、協調の学習、協調
トップページへ戻る
Wed Jan 21 09:37:36 JST 1998