情報処理学会 第75回全国大会講演要旨

　本研究では動的環境に頑健な経路探査マルチエージェントモデルの提案として、遺伝的アルゴリズム(GNP)を多階層型抽象層として中性ノードの概念を導入した経路探査学習機の研究を推進している。
　本研究では多段型マップを作成し、未学習の状態と事前学習をした状態で実験を行ったところ、事前学習した状態では未学習に比べ環境に適応する世代数が減少した。これらの結果を発表にて詳述する。
　近年ではマルチエージェント・シミュレーションも盛んに行われ、例えば人工知能による経路探査によって火星で自立的に探査を行うロボットがある。本研究では、3次元動的環境下でのモデル適応に焦点をあてて探査ロボットシミュレータの構築を目指す。