研究課題
基盤研究(B)
本研究では、自律的に判断をする複数のエージェント（自走ロボットなど）から構成されるマルチエージェントシステムにおいて、システムの持続可能性や頑健性を維持するために必須な、取替・更新・定期点検などで停止したときに発生する、一時的な効率・性能低下を緩和するために、エージェント達が自らのタスクを委託し合う交渉手法と、全体の効率を上げるための自律的な組織化・分業化を達成する学習法を追求した。成果は、当該分野でのトップレベルの国際会議で採択されるなど、学術的な評価を得ているものと考える
少子化問題や危険箇所での作業など、人間の代理として作業する機械（ロボット等）が期待されている。特に、広大な範囲や複雑な作業が必要な時には、複数のロボットなどの協力が必要である。エージェントは、これらの機械を制御するソフトウェアであり、中心的な存在である。本研究では、これらの知的なエージェントが、学習を通じて自ら担当する作業を決定する分業化により全体の効率を上げると共に、更新や定期点検などが予定されている場合には、やはり自律的な交渉を通して協力的に仕事を補完・委託し合い、その効率低下を最小限に押さえる手法を提案している。
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