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J-GLOBAL ID：200902212086333286   整理番号：04A0879598

強化学習エージェントへの階層化意志決定法の導入-追跡問題を例に-

Reinforcement Learning Agents with Analytic Hierarchy Process: A Case Study of Pursuit Problem

著者 (3件)： 片山謙吾 (岡山理大 工) ,  輿石尚宏 (岡山理大 大学院工学研究科) ,  成久洋之 (岡山理大 工)
資料名： 人工知能学会論文誌  (AI)
巻： 19  ページ： 279-291  発行年： 2004年11月01日 
JST資料番号： L4429A  ISSN： 1346-0714  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： 環境との相互作用を通して各エージェントが独立に学習するマルチ...

シソーラス用語： *強化学習 ,...
準シソーラス用語： 状態認識 ,...

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分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (22件)：

• [荒井98] 荒井 幸代, 宮崎 和光, 小林 重信: マルチエージェント強化学習の方法論-Q-learning と Profit Sharing による接近-, 人工知能学会誌, Vol. 13, No. 4, pp. 609-618 (1998)
• [Benda 85] Benda, M., Jagannathan, V., and Dodhiawalla, R.: On optimal cooperation of knowledge sources, Technical Report BCS-G2010-28, Boeing AI Center, Boeing Computer Services, Bellevue, WA (1985)
• [Dixon 00] Dixon, K. R., Malak, R. J., and Khosla, P. K.: Incorporating Prior Knowledge and Previously Learned Information into Reinforcement Learning, Technical Report, Institute for Complex Engineered Systems, Carnegie Mellon University (2000)
• [Grefenstette 88] Grefenstette, J. J.: Credit assignment in rule discovery systems based on genetic algorithms, Machine Learning, Vol. 3, pp. 225-245 (1988)
• [伊藤 01] 伊藤 昭, 金渕 満: 知覚情報の粗視化によるマルチエージェント強化学習の高速化-ハンタゲームを例に-, 信学論(D-I), Vol. J84-D-I, No. 3, pp. 285-293 (2001)

タイトルに関連する用語 (5件)： 強化 ,  学習エージェント ,  階層化 ,  意志決定 ,  追跡問題