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ボトムアップアプローチとして、マルチエージェント資源共有問題のうち、特に資源の容量が動的に変化する動的資源共有問題を取り上げ、独立して強化学習を行うエージェントの探査率を学習を通じて調整する方法として、Win or Update Exploration-ratio (WoUE)を提案した。
トップダウンアプローチとしては、マルチエージェント資源共有問題のうち、特に大規模な人流を対象として取り上げて、トップダウンに人流を制御する場合の手法として、静的および動的な分断誘導を取り上げ、シミュレーションにより評価を行った。
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