Evaluation for acquiring method for agents' actions in multi-agent system using pheromone communication between agents

机译：利用代理之间的信息素通信评估多代理系统中代理动作的获取方法

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This paper has presented acquiring method for agents' actions using Ant Colony Optimization (ACO) in multi-agent system. ACO is one of powerful meta-heuristics algorithms and some researchers have reported the effectiveness of some applications with the algorithm [1–3]. I have developed fire brigade agents using proposed method in RoboCup rescue simulation system. The final goal of this research is an achievement of co-operations for hetero-agent in multi-agent systems. Then this research for implementation for fire brigade agents in my team is the first step of this goal.

机译：提出了一种在多智能体系统中使用蚁群优化算法获取智能体行为的方法。 ACO是强大的元启发式算法之一，一些研究人员报告了使用该算法的某些应用程序的有效性[1-3]。我使用RoboCup救援模拟系统中提出的方法开发了消防员代理。这项研究的最终目标是在多智能体系统中实现异构智能体的合作。然后，对我的团队中的消防官进行实施的研究是该目标的第一步。

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来源
《International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems;SCIS;International Symposium on Advanced Intelligent Systems;ISIS》|2012年|p.1430-1434|共5页
会议地点 Kobe(JP)
作者
Sasaoka, Hisayuki;
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作者单位

Asahikawa National College of Technology Shunko-dai 2-2 Asahikawa Hokkaido Japan;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Ant Colony Optimization; Evolutionary Computation; Machine Learning; Swarm Intelligence;

机译：蚁群优化；进化计算机器学习；群智能;

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