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情報エントロピーと相互情報量
自己組織化するシステムにおける情報エントロピー
・エントロピーの低い状態 : 情報を獲得して行動が自己組織化
・エントロピーが増える : 情報を獲得していない,異なる安定状態に移行
散逸構造論、非平衡開放系
・エージェントと環境のエントロピーのやりとり[Parunak 2001]
・非平衡開放系としてのMASにおけるエントロピーのふるまい[Guerin 2004]
エージェントにとっての情報の価値を定量化する相互情報量
・相互情報量が大きい : 情報がエージェントにとって意味のあるものとなっている
・相互情報量が小さい : 情報がエージェントにとって意味のないものとなっている
・エージェントの相互作用の定量化[西川 2004]
・セルオートマトンの複雑さと計算能力の指標[Langton 1990]
こうした指標を用いたシステム間の比較は行われていない 6. 協調荷押し問題 概要
MASの協調行動を促す問題設定 [大倉2008][片田2008][伍賀2007]
均一な自律エージェント
様々な設定 : エージェント数 , 荷の数 , 配置
設定により,難易度がどのように変化するかは不明
荷の数字は押すために必要なエージェント数
ゴール
5
3
2
シミュレータとしてODEを使用 7. 問題一覧
下図のようなエージェント数,荷の配置でシミュレーション
1
1A1P
2
2A1P
1
2A2P
1
3A1P
3
3A2P
1
2
3A3P
1
1
1
4A1P
4
4A2P
2
2
4A4P
1
1
1
1
5A1P
5
5A2P
4
1
5A3P
3
1
1
5A5P
1
1
1
1
1
6A1P
6
6A2P
3
3
6A3P
2
3
1
1
1
1
1
1
1
6A6P
エージェント数n体,荷の数m個の設定をnAmPと表記する 8. 針路
x
y
α
β
γ
最近のエージェント
最近の荷
Input0~7
0or1
IRセンサ
Input8
-1~1
エージェントとの距離(2m以下)
Input9
-1~1
〃(2m~5m)
Input10
-1~1
〃(5m~)
Input11
-1~1
エージェントとの角度sinα
Input12
-1~1
〃cosα
Input13
-1~1
荷との距離(2m以下)
Input14
-1~1
〃(2m~5m)
Input15
-1~1
〃(5m~)
Input16
-1~1
最近の荷との角度sinβ
Input17
-1~1
〃cosβ
Input18
-1~1
エージェントの針路sinγ
Input19
-1~1
〃cosγ
Output0
-1~1
左モータの出力(目標角速度)
Output1
-1~1
右モータの出力
エージェントの入出力
GAによって学習 9. 各エージェント毎に観測された入出力の確率分布から
情報エントロピーと相互情報量を計算
入力
出力
IN={input0,input1,
・・・,input19}
OUT={out0,out1}
PIN POUT
H(OUT) P(out) log P(out)
情報エントロピー 相互情報量
( ) ( | )
( ) ( )
( , )
( ; ) ( , ) log
H OUT H OUT IN
P out P input
p out input
I OUT IN p out input
out in
情報量の計算
出力のエントロピー = 行動の多様性 入力と出力の相互情報量 =センサの重要性
出力のエントロピーで割ることで入力が
出力に与える割合を算出
12. 設定毎に発現したエージェント差
各エージェントの相互情報量をベクトルとして捉え距離を算出
A1 = {IR 1, Ar1 , Ad1 , Pr 1, Pd1 , D1} A2 = {IR2 , Ar2 , Ad2 , Pr2 , Pd2 , D2}
「タスク達成に要求されるエージェントの多様さ」 =設定の複雑性
とすると
「一つの設定で発生したエージェントの差」=設定の複雑性
2
1 2
2
1 2
2
1 2
2
1 2
2
1 2
2
1 2
( ) ( )
( ) (Pr Pr )
( ) ( )
Pd Pd d d
Ad Ad
IR IR Ar Ar
エージェント間の距離=
エージェント1の各相互情報量 エージェント2の各相互情報量
15. 動作からの考察
エージェント2
エージェント5
最も相互情報量に差のあったエージェントを比較
Goal Line
2体のエージェントでは挙動やセンサ の使い方に差が見られる
5Agents 3Packagesのデータ
1つのニューラルネットワークに多様な 計算を要求される設定