論文の概要: Learning Optimal Temperature Region for Solving Mixed Integer Functional DCOPs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12001v2
• Date: Wed, 2 Sep 2020 06:17:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 09:08:21.300101
• Title: Learning Optimal Temperature Region for Solving Mixed Integer Functional DCOPs
• Title（参考訳）: 混合整数関数DCOPの解法における最適温度領域の学習
• Authors: Saaduddin Mahmud, Md. Mosaddek Khan, Moumita Choudhury, Long Tran-Thanh and Nicholas R. Jennings
• Abstract要約: 分散制約最適化問題(DCOP)と機能DCOP(F-DCOP)を組み合わせる。 次に、DPSA(Distributed Parallel Simulated Annealing)という新しいアルゴリズムを提案する。 DPSAは, 現状の非現実的アルゴリズムよりも高い品質の解を, 対応する設定で生成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.16778095954815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distributed Constraint Optimization Problems (DCOPs) are an important framework for modeling coordinated decision-making problems in multi-agent systems with a set of discrete variables. Later works have extended DCOPs to model problems with a set of continuous variables, named Functional DCOPs (F-DCOPs). In this paper, we combine both of these frameworks into the Mixed Integer Functional DCOP (MIF-DCOP) framework that can deal with problems regardless of their variables' type. We then propose a novel algorithm $-$ Distributed Parallel Simulated Annealing (DPSA), where agents cooperatively learn the optimal parameter configuration for the algorithm while also solving the given problem using the learned knowledge. Finally, we empirically evaluate our approach in DCOP, F-DCOP, and MIF-DCOP settings and show that DPSA produces solutions of significantly better quality than the state-of-the-art non-exact algorithms in their corresponding settings.
• Abstract（参考訳）: 分散制約最適化問題(DCOP)は、離散変数の集合を持つマルチエージェントシステムにおいて、協調決定問題をモデル化するための重要なフレームワークである。 その後の研究では、関数型DCOP(F-DCOP)と呼ばれる連続変数の集合で問題をモデル化するためにDCOPを拡張した。 本稿では,これら2つのフレームワークをMIF-DCOP(Mixed Integer Functional DCOP)フレームワークに統合し,変数の型に関係なく問題に対処する。 次に、エージェントがアルゴリズムの最適パラメータ設定を協調的に学習し、学習知識を用いて与えられた問題を解く、新しいアルゴリズムである$-$Distributed Parallel Simulated Annealing (DPSA)を提案する。 最後に,本手法をDCOP,F-DCOP,MIF-DCOP設定で実証的に評価し,DPSAが対応する設定における最先端の非現実的アルゴリズムよりもはるかに優れた品質の解を生成することを示す。

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