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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-01 13:00 Particle Swarm Optimizationによる重複回避を考慮したマルチエージェントフォーメーション形成手法の提案 ○山田功太郎・菅原俊治（早大）  AI2023-37 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では群知能アルゴリズムをマルチエージェントパターンフォーメーション問題(MAPFP)に適用し，エージェント同士の重複を回避しながら，完成度の高いフォーメーションを形成する手法を提案する．MAPFPとは，行動の主体となる多数のエージェントが自律的に行動し，図形や線画等で表現されたパターンを協調して形成する問題であり，経路計画，軍隊の配列，目標物の探索などの場面で応用が考えられる．群知能を用いたパターンフォーメーション問題を扱う研究は多く存在するが，行動の計画によりエージェント間に発生する競合を考慮しないものも少なくない．本研究では群知能アルゴリズムであるParticleSwarmOptimization(PSO)を拡張し，粒子とみなしたエージェントに視野をもたせ，近隣にフェロモンを散布することで，相互の衝突や重複を避けながら行動する．評価実験により，既存研究と比較して，提案手法がパターンの完成度を向上できることを示す． |
| （英） | In this research, we apply swarm intelligence algorithms to the multi-agent pattern formation problem (MAPFP) and propose a method to form highly complete formations with duplication avoidance among agents. MAPFP is a problem in which a large number of agents that act autonomously and cooperate to form patterns such as figures and line drawings, etc., and are used to plan routes, arrange troops, search for targets, etc. Applications can be considered in the following situations. Although there are many studies that deal with pattern formation problems using swarm intelligence, many do not take into account the competition that occurs between agents due to planning. In this research, we extend ParticleSwarmOptimization (PSO), a swarm intelligence algorithm, to give agents as particles, a field of vision and by dispersing pheromones to their neighbors, they act while avoiding mutual collisions and duplication. Through evaluation experiments, we show that the proposed method can improve pattern completion compared to existing research. | |
| キーワード | （和） | パターンフォーメーション問題 / 群知能アルゴリズム / PSO / / / / / |
| （英） | pattern formation problem / swarm intelligence algorithm / PSO / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 405, AI2023-37, pp. 1-6, 2024年3月. | |
| 資料番号 | AI2023-37 | |
| 発行日 | 2024-02-23 (AI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | AI2023-37 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2024-03-01 - 2024-03-01 |
| 開催地（和） | 名古屋工業大学 2号館C棟2F 0221教室 |
| 開催地（英） | Room0221, Bldg.2-C, Nagoya Institute of Technology |
| テーマ（和） | SMASH24 Winter Symposium |
| テーマ（英） | SMASH24 Winter Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2024-03-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Particle Swarm Optimizationによる重複回避を考慮したマルチエージェントフォーメーション形成手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Duplication-Free Pattern Formation Method Using Particle Swarm Optimization |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | パターンフォーメーション問題 / pattern formation problem |
| キーワード(2)（和/英） | 群知能アルゴリズム / swarm intelligence algorithm |
| キーワード(3)（和/英） | PSO / PSO |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 功太郎 / Kotaro Yamada / ヤマダ コウタロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菅原 俊治 / Toshiharu Sugawara / スガワラ トシハル |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-01 13:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2023-37 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.405 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-02-23 (AI) |
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