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J-GLOBAL ID：200902176016328718   整理番号：00A0021290

小型飛行船への進化的状態空間獲得に基づく強化学習の適用

Evolutionary State Space Configuration for RL Applied to Airship Control.

著者 (4件)： 本山恵子 (北大 工) ,  鈴木恵二 (北大 工) ,  山本雅人 (北大 工) ,  大内東 (北大 工)
資料名： インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集
巻： 9th  ページ： 125-128  発行年： 1999年10月20日 
JST資料番号： L1193A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 状態空間の構築は実環境におけるロボット制御に強化学習を適用す...

シソーラス用語： *飛行船 ,...

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分類 (1件)： 計器,誘導・制御装置一般  (QK05010O)

引用文献 (11件)：

• ONO, N. Learning to Coordinate in a Continuous Environment. ICMAS'96 Workshop Notes on Learning, Interactions and Organizations in Multiagent Environment, Kyoto, Japan, Dec. 10. 1996
• ONO, N. Brachiation with Connectionist Q-Learning. From animals to animats. 3
• LIN, L.-J. Self-Improving Reactive Agents Based On Reinforcement Learning, Planning and Teaching. Machine Learning. 1992, 8
• WATKINS, C. J. C. H. Learning from Delayed Rewards. PhD thesis, Cambridge Univ. 1989
• ALBUS, J. S. Brain, Behavior, and Robotics. 1981, 139-179

タイトルに関連する用語 (5件)： 飛行船 ,  進化 ,  状態空間 ,  獲得 ,  強化学習