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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-02 11:20 グラフベースPIBTにおける特定マップ最適化と汎化性能のトレードオフ分析 ○堀之内駿輝・伊藤孝行・丁 世堯（京大）  Consen2025-29 |
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| 抄録 | （和） | 物流自動化における数百台規模のロボット制御（MAPD 問題）では，実運用の複雑なグラフ環境や物理制約への対応が課題である．本研究では，分散型経路計画アルゴリズム PIBT を連続時間領域へ拡張した「GAP-PIBT」を提案する．本手法は，進化計算（ES）を用いて，目的地への指向性や安全マージン等の優先度決定パラメータを自動最適化するフレームワークを備えている．実験の結果，パラメータには混雑度に依存する「特化型」と，環境に左右されない「汎化型」の特性があることを解明した．この知見に基づき，衝突回避の基盤構築，汎化パラメータ学習，密度特化パラメータの微調整を順に行う 3 段階最適化手法を確立した．検証の結果，従来の一括学習より収束速度が大幅に向上し，複雑・高密度な環境下で高いスループットと衝突回避性能を両立できることを実証した． |
| （英） | Addressing large-scale Multi-Agent Pickup and Delivery (MAPD) in realistic graph environments requires balancing throughput with strict physical constraints. We propose GAP-PIBT, extending the decentralized PIBT algorithm to the continuous-time domain. To handle the sensitivity of heuristic parameters, we introduce an automated optimization framework using Evolution Strategy (ES). Our analysis reveals a distinct classification of parameters: ”specialized” parameters, whichare density-dependent (e.g., safety margins), and ”generalized” parameters, which remain stable across environments. Based on this, we developed a three-stage optimization method that sequentially stabilizes collision avoidance, learns generalized parameters, and fine-tunes density-specific weights. Results demonstrate that this approach significantly accelerates learning convergence and outperforms conventional simultaneous optimization, achieving higher throughput and stable collision avoidance in complex, high-density environments. | |
| キーワード | （和） | マルチエージェント / MAPD / PIBT / Evolution Strategy (ES) / / / / |
| （英） | Multi-Agent / MAPD / PIBT / Evolution Strategy (ES) / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 377, Consen2025-29, pp. 14-19, 2026年3月. | |
| 資料番号 | Consen2025-29 | |
| 発行日 | 2026-02-23 (Consen) | |
| 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 | Consen2025-29 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | Consen |
| 開催期間 | 2026-03-02 - 2026-03-03 |
| 開催地（和） | 東北大学電気通信研究所本館 ３階Ｍ３３１室 |
| 開催地（英） | Research Institute of Electrical Communication, Tohoku University |
| テーマ（和） | 合意と共創、防災、マルチエージェントシステム、一般 |
| テーマ（英） | Co-creative Design and Consensus Design, Disaster Prevention, Multiagent System, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | Consen |
| 会議コード | 2026-03-Consen |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | グラフベースPIBTにおける特定マップ最適化と汎化性能のトレードオフ分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Trade-off Analysis Between Specific Map Optimization and Generalization Performance in Graph-based PIBT |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マルチエージェント / Multi-Agent |
| キーワード(2)（和/英） | MAPD / MAPD |
| キーワード(3)（和/英） | PIBT / PIBT |
| キーワード(4)（和/英） | Evolution Strategy (ES) / Evolution Strategy (ES) |
| 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） | 堀之内 駿輝 / Hayaki Horinouchi / ホリノウチ ハヤキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 孝行 / Takayuki Ito / イトウ タカユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 丁 世堯 / Shiyao Ding / テイ セイギョウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-02 11:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | Consen |
| 資料番号 | Consen2025-29 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.377 |
| ページ範囲 | pp.14-19 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-23 (Consen) |
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