渉,飯塚博幸,山本雅人(北大)マルチエージェントシステムにおいてはタスク達成のための含意を形成するためにエージェント間の情報伝達が有効であるが,情報を伝達するシグナルのパターンが予め定められている場合は柔軟な情報伝達が難しい.タスクに取り組む中でのシグナル形成を試みた研究は多数存在し,近年注目される深層強化学習の枠組みにおいてシグナル形成を実現するDIALモデルがある.DIALモデルでは,学習時に受信側エージェントから送信側エージェントに誤差シグナルを伝播することで含意形成に有用なシグナルを獲得する.本研究では,DIALモデルを環境中に分散したマルチエージェントに適用し,シグナルを介した効率的なフォーメーションを試みる.。