文献

J-GLOBAL ID：200902186785032320   整理番号：01A0753210

相手モデル学習を取り入れたマルチエージェント系の強化学習法

A Multi-agent Reinforcement Learning Method Based on the Model Inference of the Other Agents.

著者 (4件)： 松野陽一郎 (奈良先端科学技術大学院大) ,  山崎達也 (ATR環境適応通信研) ,  松田潤 (大阪学院大) ,  石井信 (奈良先端科学技術大学院大)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D-1  (IEICE Transactions on Information and Systems, Pt.1 (Japanese Edition))
巻： J84-D-1  号： 8  ページ： 1150-1159  発行年： 2001年08月01日 
JST資料番号： S0757B  ISSN： 0915-1915  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,マルチエージェント系の一例としてカードゲームであ...

シソーラス用語： *マルチエージェントシステム ,...

   続きはJDreamIII（有料）にて  {{ this.onShowAbsJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=01A0753210&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=S0757B") }}

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ゲーム理論  (KA03060T)

引用文献 (15件)：

• 村上国男. マルチエージェントシステムとその応用. 信学誌. 1995, 78, 6, 570-577
• SUTTON, R. S. Reinforcement learning: An Introduction. 1998
• TAN, M. Multi-agent reinforcement learning: Independent vs. cooperative agents. Proc. Tenth International Conference on Machine Learning. 1993, 330-337
• NAGAYUKI, Y. Multi-agent reinforcement learning: An approach based on the other agent's internal model. Proc. Fourth International Conference on MultiAgent Systems. 2000, 215-221
• LITTMAN, M. L. Markov games as a framework for multi-agent reinforcement learning. Proc. Eleventh International Conference Machines Learning. 1994, 157-163

タイトルに関連する用語 (3件)： モデル学習 ,  マルチエージェント ,  強化