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  1. 紀要論文
  2. 琉球大学工学部紀要
  3. 54号
  1. 部局別インデックス
  2. 工学部

ニューラルネットワークによるマルチエージェントの協調行動の学習に関する研究

http://hdl.handle.net/20.500.12000/14768
http://hdl.handle.net/20.500.12000/14768
e019bfef-edcd-4d04-8ff1-ef35a66bb92a
名前 / ファイル ライセンス アクション
No54p093.pdf No54p093.pdf
Item type デフォルトアイテムタイプ(フル)(1)
公開日 2010-01-14
タイトル
タイトル ニューラルネットワークによるマルチエージェントの協調行動の学習に関する研究
言語 ja
タイトル
タイトル Action Selection Based on Neural Networks in Multi Agent Environment
言語 en
作成者 与那覇, 賢

× 与那覇, 賢

ja 与那覇, 賢

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遠藤, 聡志

× 遠藤, 聡志

ja 遠藤, 聡志

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山田, 孝治

× 山田, 孝治

ja 山田, 孝治

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Yonaha, Satoru

× Yonaha, Satoru

en Yonaha, Satoru

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Endo, Satoshi

× Endo, Satoshi

en Endo, Satoshi

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Yamada, Koji

× Yamada, Koji

en Yamada, Koji

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アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 multi-agent system
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 neural network
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 back propagation
主題
言語 en
主題Scheme Other
主題 soccer server
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 An agent must acquire and analyze various kinds of information from environment to achieve its goal. Moreover, in multi-agent environment, an action must be selected considering existence of other agents as a part of environment. The environmental information which includes existence of other agents has countless variations. It is required that an agent perceives these information and classifies them into some patterns which assigned suitable plan. In many fields of engineering, neural networks are one of the effective method for pattern processing. Soccer attracts many AI researchers' attention as the study model of multi-agent system that handles cooperative behavior of agents. Soccer is considered as multi-agent system because players must play cooperatively each other to win a game. In such reason, Soccer Server is provided as a framework to give a common test-bench to evaluate various kinds of multi-agent systems and cooperative algorithms. The goal of our work is to propose an architecture for cooperative autonomous agents. In this paper, we describe a training algorithm using neural network for selecting suitable plans by pattern learning and improvement of its performance.
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 紀要論文
出版者
出版者 琉球大学工学部
言語 ja
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
識別子
識別子 http://hdl.handle.net/20.500.12000/14768
識別子タイプ HDL
収録物識別子
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 0389-102X
収録物識別子
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN0025048X
収録物名
収録物名 琉球大学工学部紀要
言語 ja
書誌情報
号 54, p. 93-100, 発行日 1997-09
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Ver.1 2022-01-28 01:05:58.969310
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