JP7283624B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
前記エージェントの位置及び速度を含む前記エージェントの状況を観測する、観測部と、
観測された前記位置、観測された前記速度、及び前記エージェントによるタスクの実行確率の設定値を示す第1のタスク重みから、第1のモデルを参照して、前記エージェントによる観測された前記状況下での前記タスクの実行確率を示す第2のタスク重みを推測する、タスク重み推測部と、
観測された前記位置、観測された前記速度、及び推測された前記第2のタスク重みを、第2のモデルに入力して、前記第1のタスク重みを更新する、タスク重み更新部と、
を備え、
前記第1のモデルは、位置及び速度の一方と重み係数とが入力されると、位置及び速度の他方を出力する、モデルであり、
前記第2のモデルは、位置、速度、第2のタスク重みを用いて算出されるコストが低いほど、第1の重みの値を高くする、モデルである、
ことを特徴とする。
前記エージェントの位置及び速度を含む前記エージェントの状況を観測し、
観測された前記位置、観測された前記速度、及び前記エージェントによるタスクの実行確率の設定値を示す第1のタスク重みから、第1のモデルを参照して、前記エージェントによる観測された前記状況下での前記タスクの実行確率を示す第2のタスク重みを推測し、
観測された前記位置、観測された前記速度、及び推測された前記第2のタスク重みを、第2のモデルに入力して、前記第1のタスク重みを更新し、
前記第1のモデルは、位置及び速度の一方と重み係数とが入力されると、位置及び速度の他方を出力する、モデルであり、
前記第2のモデルは、位置、速度、第2のタスク重みを用いて算出されるコストが低いほど、第1の重みの値を高くする、モデルである、
ことを特徴とする。
前記コンピュータに、
前記エージェントの位置及び速度を含む前記エージェントの状況を観測させ、
観測された前記位置、観測された前記速度、及び前記エージェントによるタスクの実行確率の設定値を示す第1のタスク重みから、第1のモデルを参照して、前記エージェントによる観測された前記状況下での前記タスクの実行確率を示す第2のタスク重みを推測させ、
観測された前記位置、観測された前記速度、及び推測された前記第2のタスク重みを、第2のモデルに入力して、前記第1のタスク重みを更新させ、
前記第1のモデルは、位置及び速度の一方と重み係数とが入力されると、位置及び速度の他方を出力する、モデルであり、
前記第2のモデルは、位置、速度、第2のタスク重みを用いて算出されるコストが低いほど、第1の重みの値を高くする、モデルである、
ことを特徴とする。
以下、実施の形態1における、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムについて、図1~図5を参照しながら説明する。
最初に、実施の形態1における情報処理装置の概略構成について図1を用いて説明する。図1は、実施の形態1における情報処理装置の概略構成を示すブロック図である。
次に、実施の形態1における情報処理装置10の動作について図4を用いて説明する。図4は、実施の形態1における情報処理装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図1~図3を参照する。また、実施の形態1では、情報処理装置10を動作させることによって、情報処理方法が実施される。よって、実施の形態1における情報処理方法の説明は、以下の情報処理装置10の動作説明に代える。
実施の形態1におけるプログラムは、コンピュータに、図4に示すステップA1~A4を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、実施の形態1における情報処理装置と情報処理方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、観測部11、タスク重み推測部12、及びタスク重み更新部13として機能し、処理を行なう。コンピュータとしては、エージェント20となるロボットに搭載されたコンピュータが挙げられるが、その他に、汎用のPC(Personal Computer)、スマートフォン、タブレット型端末装置等も挙げられる。
ここで、実施の形態1における変形例について図5を用いて説明する。図5は、実施の形態1における情報処理装置の変形例の構成を具体的に示すブロック図である。図5に示すように、本変形例では、情報処理装置10は、観測部11と、タスク重み推測部12と、タスク重み更新部13と、行動モデル格納部14と、意志決定モデル格納部15と、タスク割当部16と備えている。
次に、実施の形態2における、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムについて、図6及び図7を参照しながら説明する。
最初に、実施の形態2における情報処理装置の構成について図6を用いて説明する。図6は、実施の形態2における情報処理装置の構成を示すブロック図である。
次に、実施の形態2における情報処理装置10の動作について図7を用いて説明する。図7は、実施の形態2における情報処理装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図6を参照する。また、実施の形態2では、情報処理装置10を動作させることによって、情報処理方法が実施される。よって、実施の形態2における情報処理方法の説明は、以下の情報処理装置10の動作説明に代える。
実施の形態2におけるプログラムは、コンピュータに、図7に示すステップB1~B7を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、実施の形態2における情報処理装置と情報処理方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、観測部11、タスク重み推測部12、タスク重み更新部13、送信部17、受信部18、及び重み統合部19として機能し、処理を行なう。コンピュータとしては、エージェント20となるロボットに搭載されたコンピュータが挙げられるが、その他に、汎用のPC、スマートフォン、タブレット型端末装置等も挙げられる。
ここで、実施の形態1及び2におけるプログラムを実行することによって、情報処理装置10を実現するコンピュータについて図8を用いて説明する。図8は、実施の形態1及び2における情報処理装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
11 観測部
12 タスク重み推測部
13 タスク重み更新部
14 行動モデル格納部
15 意志決定モデル格納部
16 タスク割当部
17 送信部
18 受信部
19 重み統合部
20 エージェント
100 マルチエージェントシステム
110 コンピュータ
111 CPU
112 メインメモリ
113 記憶装置
114 入力インターフェイス
115 表示コントローラ
116 データリーダ/ライタ
117 通信インターフェイス
118 入力機器
119 ディスプレイ装置
120 記録媒体
121 バス
Claims (7)
- 複数のエージェントを動作させるマルチエージェントシステムにおいて、前記エージェントにおけるタスクの割当を支援するための装置であって、
前記エージェントの位置及び速度を含む前記エージェントの状況を観測する、観測部と、
観測された前記位置、観測された前記速度、及び前記エージェントによるタスクの実行確率の設定値を示す第1のタスク重みから、第1のモデルを参照して、前記エージェントによる観測された前記状況下での前記タスクの実行確率を示す第2のタスク重みを推測する、タスク重み推測部と、
観測された前記位置、観測された前記速度、及び推測された前記第2のタスク重みを、第2のモデルに入力して、前記第1のタスク重みを更新する、タスク重み更新部と、
を備え、
前記第1のモデルは、位置及び速度の一方と重み係数とが入力されると、位置及び速度の他方を出力する、モデルであり、
前記第2のモデルは、位置、速度、第2のタスク重みを用いて算出されるコストが低いほど、第1の重みの値を高くする、モデルである、
ことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1に記載の情報処理装置であって、
前記タスク重み推測部は、前記第1のモデルから、観測された前記位置及び観測された前記速度に矛盾しない前記重み係数を特定し、特定した前記重み係数と前記第1のタスク重みとの比較結果に基づいて、前記第2のタスク重みを推測する、
ことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項1または2に記載の情報処理装置であって、
当該情報処理装置が、前記複数のエージェントにおける特定のエージェントに搭載されており、
前記観測部が、前記特定のエージェント以外の他のエージェントについて、前記状況を観測し、
前記タスク重み推測部が、前記他のエージェントについて、前記第2のタスク重みを推測し、
前記タスク重み更新部が、前記他のエージェントについて、前記第1のタスク重みを更新する、
ことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項3に記載の情報処理装置であって、
当該情報処理装置が、
前記マルチエージェントシステムで行われるタスクそれぞれのコストを計算し、計算した各コストと、前記他のエージェントについて推測された前記第2のタスク重みに基づいて、前記特定のエージェントにタスクを割り当てる、タスク割当部を更に備えている、
ことを特徴とする情報処理装置。 - 請求項3または4に記載の情報処理装置であって、
更新後の前記第1のタスク重みを前記他のエージェントに送信する、送信部と、
前記他のエージェントから、更新後の前記第1のタスク重みを受信する、受信部と、
受信した更新後の前記第1の重みを用いて、前記他のエージェントそれぞれ毎に前記第1のタスク重みを統合する、重み統合部と、
を備え、
前記タスク重み推測部は、前記他のエージェントについて、統合後の前記第1の重みを用いて、前記第2のタスク重みを推測する、
ことを特徴とする情報処理装置。 - 複数のエージェントを動作させるマルチエージェントシステムにおいて、前記エージェントにおけるタスクの割当を支援するための方法であって、
前記エージェントの位置及び速度を含む前記エージェントの状況を観測し、
観測された前記位置、観測された前記速度、及び前記エージェントによるタスクの実行確率の設定値を示す第1のタスク重みから、第1のモデルを参照して、前記エージェントによる観測された前記状況下での前記タスクの実行確率を示す第2のタスク重みを推測し、
観測された前記位置、観測された前記速度、及び推測された前記第2のタスク重みを、第2のモデルに入力して、前記第1のタスク重みを更新し、
前記第1のモデルは、位置及び速度の一方と重み係数とが入力されると、位置及び速度の他方を出力する、モデルであり、
前記第2のモデルは、位置、速度、第2のタスク重みを用いて算出されるコストが低いほど、第1の重みの値を高くする、モデルである、
ことを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータに、複数のエージェントを動作させるマルチエージェントシステムにおいて、前記エージェントにおけるタスクの割当を支援させるためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記エージェントの位置及び速度を含む前記エージェントの状況を観測させ、
観測された前記位置、観測された前記速度、及び前記エージェントによるタスクの実行確率の設定値を示す第1のタスク重みから、第1のモデルを参照して、前記エージェントによる観測された前記状況下での前記タスクの実行確率を示す第2のタスク重みを推測させ、
観測された前記位置、観測された前記速度、及び推測された前記第2のタスク重みを、第2のモデルに入力して、前記第1のタスク重みを更新させ、
前記第1のモデルは、位置及び速度の一方と重み係数とが入力されると、位置及び速度の他方を出力する、モデルであり、
前記第2のモデルは、位置、速度、第2のタスク重みを用いて算出されるコストが低いほど、第1の重みの値を高くする、モデルである、
ことを特徴とするプログラム。
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