エージェント群の通信の学習による最適化

通过学习优化坐席群体沟通

基本信息

批准号：
12780253
负责人：
山本雅人
金额：
$ 1.34万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
2000
资助国家：
日本
起止时间：
2000 至 2001
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は,以下の項目について検討を行い新しい知見を得た.(1)エージェント開通信の定量的評価・・・エージェントがフェロモン型通信によってどのような振る舞いを行うことが可能であるかを進化型計算を用いた学習によって検討した.フェロモン型通信では,単に揮発性をもつスカラー量として物質を知覚したり,放出したりすることによって通信を行う.エージェントは与えられたタスクを効率的に行うことを目的として,フェロモンの知覚に対する行動規則とフェロモンの放出戦略について学習を行う.その様子をエントロピーと情報量を導入することによって外部観測的に定量評価を行うことが可能となった.この評価の結果,エージェントの通信戦略は自己強化的に通信を自己組織化していくことが確認された.また,初期パラメタの僅かな偏りによって異なる通信へと学習されることも確認された.(2)コロニー型エージェントによる最適化・・・フェロモン型通信を行うエージェントを複数のサブ集団(コロニー)に分けて探索を行う手法によって巡回セールスマン問題の解法を試みた.各コロニー内では,アントアルゴリズムと同様にエージェントの放出するフェロモンに対して,positive feedback(フェロモンの強い都市間をより良いものと判断する)を利用して探索し,コロニーの異なるエージェントの放出するフェロモンに対しては,positive feedbackの強さを変えたり,negative feedbackを与えることによって,コロニー間の相互作用も含めた探索を可能とした.コロニー間の相互作用の形態を変更することによってより効率の良い探索が可能となることを示した.巡回セールスマン問題のベンチマーク問題を対象とした比較実験によってnegative feedbackの利用による局所解への初期収束回避が起こりアントアルゴリズムより良好な結果を得ることできることを示した.

今年，我们研究了以下项目并获得了新知识：（1）智能体开放通信的定量评估...智能体通过信息素型通信可以执行什么样的行为的进化评估这项研究是通过使用计算的学习进行的。代理通过感知和发射标量物质来进行通信。我们将引入熵和信息量来了解情况。作为该评估的结果，证实了智能体的沟通策略以自我强化的方式自组织沟通，还证实了根据偏差学习了不同的沟通。（2）群体型年龄。使用代理进行优化：我们尝试通过将执行信息素通信的代理划分为多个子组（群体）来解决旅行商问题，在每个群体内，代理对所释放的信息素呈阳性。使用反馈进行搜索（判断具有强信息素的城市更好），并通过改变正反馈的强度或对群体中不同代理释放的信息素给予负反馈，使得搜索包括群体之间的相互作用成为可能。通过改变群体之间的相互作用形式，更有效的搜索成为可能。目标是旅行商问题的基准问题与一个比较实验。结果表明，利用反馈可以避免初始收敛到局部解，并且有可能获得比 Ant 算法更好的结果。