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マルチエージェントシステムにおけるACOを用いた行動獲得手法の提案
○笹岡久行(旭川高専)
近年,メタヒューリスティクスの一手法である群知能に関する研究が盛んに行われている.これらは,巡回セールスマン問題のようなマルチエージェントシステム(MAS)における最適化問題の解決等に適用され,その有効性が確認されている.群知能の中で,アントコロニー最適化法(ACO)は,蟻の採餌行動をヒントにした頑健な手法として知られている.MASに関する研究としてRoboCupレスキューシミュレーションリーグが提案され,実世界に存在する問題を多く備えた良いテストベットとなっている.本研究では,このアルゴリズムをRoboCupレスキューシミュレーションリーグにおけるエージェントに適用し,行動獲得を行う手法を提案する.