論文の概要: C-CoCoA: A Continuous Cooperative Constraint Approximation Algorithm to Solve Functional DCOPs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12427v1
• Date: Thu, 27 Feb 2020 20:44:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 09:08:01.611098
• Title: C-CoCoA: A Continuous Cooperative Constraint Approximation Algorithm to Solve Functional DCOPs
• Title（参考訳）: C-CoCoA: 機能的DCOPを解くための連続的協調制約近似アルゴリズム
• Authors: Amit Sarker, Abdullahil Baki Arif, Moumita Choudhury, Md. Mosaddek Khan
• Abstract要約: 本稿では,協調制約近似(CoCoA)アルゴリズムに非線形最適化法を適用した。 提案アルゴリズムは,通信コストの低減と実行時間の短縮を犠牲にして,高品質なソリューションを提供することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.404507236193031
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distributed Constraint Optimization Problems (DCOPs) have been widely used to coordinate interactions (i.e. constraints) in cooperative multi-agent systems. The traditional DCOP model assumes that variables owned by the agents can take only discrete values and constraints' cost functions are defined for every possible value assignment of a set of variables. While this formulation is often reasonable, there are many applications where the variables are continuous decision variables and constraints are in functional form. To overcome this limitation, Functional DCOP (F-DCOP) model is proposed that is able to model problems with continuous variables. The existing F-DCOPs algorithms experience huge computation and communication overhead. This paper applies continuous non-linear optimization methods on Cooperative Constraint Approximation (CoCoA) algorithm. We empirically show that our algorithm is able to provide high-quality solutions at the expense of smaller communication cost and execution time compared to the existing F-DCOP algorithms.
• Abstract（参考訳）: 分散制約最適化問題(DCOP)は、協調型マルチエージェントシステムにおける相互作用(すなわち制約)の協調に広く用いられている。 従来のDCOPモデルは、エージェントが所有する変数は離散値のみを取ることができ、制約のコスト関数は変数の集合の可能な値割り当て毎に定義されると仮定している。 この定式化はしばしば合理的であるが、変数が連続決定変数であり、制約が関数形式である多くの応用がある。 この制限を克服するため、連続変数で問題をモデル化できる関数型DCOP(F-DCOP)モデルが提案されている。 既存のF-DCOPアルゴリズムは膨大な計算と通信オーバーヘッドを経験する。 本稿では,協調制約近似(CoCoA)アルゴリズムに非線形最適化法を適用した。 提案アルゴリズムは,既存のF-DCOPアルゴリズムと比較して通信コストと実行時間を削減し,高品質な解が得られることを実証的に示す。

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