Autonomous Learning of Agent Communication and Group Behavior in Intelligent Multiagent Systems

抄録

本論文ではマルチエージェントシステムにおいてエージェントが協調的行動を行なうために有効なエージェント通信を自律的に学習する手法の提案を行った。この手法を用いることによって、システム設計者は対象のドメインの通信に必要な知識を事前に把握する必要から開放される。本論文で提案する手法は、遺伝的プログラミング(GP:Genetic Programming)学習方法を核に、フェロモンコミュニケーション等その他の機能を組み合わせ、エージェント通信の学習を行う。各エージェントは構築されたエージェント通信プロトコルを利用し、エージェントの協調的行動を計画する。多数のエージェントが相互通信により交渉を行う電子市場をモデルにしたソフトウェアでシミュレーションを行ない、提案した手法の有効性を検証した。