| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2022-09-16 15:25
マルチエージェント協調巡回問題におけるエネルギー消費抑制手法の提案 ○松本航平・米田圭佑・菅原俊治(早大) AI2022-31 |
| 抄録 |
(和) |
本稿では,マルチエージェント協調巡回問題 (multi-agent cooperative patrolling problem, MACPP) において,品質要求値を満たしつつ,エネルギー消費を自律的に抑制する手法を提案する.MACPPにおいて共同作業としての巡回タスクを効率的に実行することは重要ではあるが,必要される品質以上の実行は不要なエネルギーを消費する可能性がある.本研究では既存手法を拡張し,各エージェントが与えられた品質要求を満たすことを推定し,それを調整させながら,その状況で不要な行動を削減してエネルギー消費を抑える.評価実験から,本提案手法は,エネルギー節約行動を適応的に調整するパラメータを導入することで,求められる品質を満たしながらもエネルギ消費を低減できることを示し,既存手法より効果的であることを示す. |
| (英) |
In this paper, we propose a method for autonomously reducing energy consumption while satisfying quality requirements in the multi-agent cooperative patrolling problem (MACPP). Although it is important to execute tasks efficiently, executing tasks beyond the required quality may result in unnecessary energy consumption. In this study, we extend an existing method to reduce energy consumption by estimating that each agent satisfies a given quality requirement, and adjusting the estimation to reduce unnecessary actions. Evaluation experiments show that the proposed method is more effective than existing methods by introducing parameters that adaptively adjust energy-saving behaviors, thereby reducing energy consumption at the same time as satisfying the required quality. |
| キーワード |
(和) |
マルチエージェント協調巡回問題 / エネルギー消費抑制 / 継続的な巡回 / / / / / |
| (英) |
/ / / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 186, AI2022-31, pp. 73-78, 2022年9月. |
| 資料番号 |
AI2022-31 |
| 発行日 |
2022-09-08 (AI) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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AI2022-31 |