一般化相互割当問題に対するヒューリスティックアルゴリズムの非同期かつ動的なステップサイズ
書誌事項
- タイトル別名
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- Asynchronous and Dynamic Step Size for Heuristic Algorithm in Generalized Mutual Assignment Problem
抄録
<p>一般化相互割当問題 (GMAP) は分散最適化問題の一種であり, ロボットタスク割当問題等, 実世界への応用が期待されている. GMAPはNP困難であり, 解の実行可能性判定ですらNP完全であるため, 実行可能解を得ることは容易ではない. 先行研究において, GMAPの実行可能解を求めるラグランジュ分解に基づいたヒューリスティックアルゴリズムが提案されている. このアルゴリズムでは, GMAPにおける従来の定式化をラグランジュ分解を用いて再定式化し, ラグランジュ乗数を各エージェントにおいて非同期に更新することで, 効率よく実行可能解を生成することができる. ラグランジュ乗数の更新にはステップサイズを調整するパラメータrが必要であり, これは得られる実行可能解の質に影響を与える. しかし, パラメータrは問題の規模に合わせて手動で設定する必要があり, 適切な値は自明ではない. 本研究では良質な実行可能解を得ることを目的とし,パラメータrを非同期かつ動的に調整する更新則を提案する. これにより, 問題例の種類や規模に適応するパラメータの更新を, 自動で行うことができるようになる. 提案手法はシミュレーションにより有効性を確認する.</p>
収録刊行物
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- 人工知能学会全国大会論文集
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人工知能学会全国大会論文集 JSAI2021 (0), 1H3GS1b04-1H3GS1b04, 2021
一般社団法人 人工知能学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390569845479646464
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- NII論文ID
- 130008051561
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可