強化学習アルゴリズムに基づく船舶の最短航路決定

文献

J-GLOBAL ID：200902239403189906 整理番号：04A0308014

Finding the Shortest Course of a Ship Based on Reinforcement Learning Algorithm.

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資料名：
号： 110 ページ： 9-18 発行年： 2004年03月25日
JST資料番号： F0535A ISSN： 0388-7405 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：英語 (EN)

強化学習(RL:Reinforement learning)...

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航海と実務

引用文献 (9件)：

SUTTON, R. L. Reinforcement learning : an introduction. 1998
LITTMAN, M. L. Markov games as a framework for multi-agent reinforcement learning. Proc. of 11^<th> International Conference on Machine Learning, 1994. 1994, 157-163
HORIUCHI, T. Q-PSP learning : an exploitation-oriented Q-Learning algorithm and its applications. Trans. of Society of Instrument and Control engineers. 1999, 35, 5, 645-653
ARAI, S. Multi-agent Reinforcement Learning Frame-works : Step Toward Practical Use. Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence. 2001, 16, 4, 476-481
WATKINS, C. J. C. H. Q-Learning. Machine Learning. 1992, 8, 279-292

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