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J-GLOBAL ID：201702250595913433   整理番号：17A0692520

マルチエージェント強化学習-転移学習,適格度,センサ範囲の学習効果-

著者 (2件)： 梶井裕太 (東洋大) ,  山田和明 (東洋大)
資料名： 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会講演論文集(CD-ROM)  (日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会予稿集(CD-ROM))
巻： 2017  ページ： ROMBUNNO.2A1-G09  発行年： 2017年05月09日 
JST資料番号： L0318B  ISSN： 2424-3124  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： 本稿ではマルチエージェント強化学習に信頼度,適格度,転移学習を導入した新しい手法を提案する。提案手法に導入した信頼度はQ学習の割引率を自動調整することで動的な環境で安定した学習が期待でき,適格度は過去の行動系列に遡って報酬を伝播させることで学習速度の向上が期待できる。一方,転移学習はエージェントが獲得したルールを他者に転移することで群れ全体の学習速度の向上が期待でき,広い知覚範囲は不完全知覚問題の解消が期待できる。提案手法の有効性を検証するために,非対称な相補ゲームの一つである狭路問題を用いる。(著者抄録)

シソーラス用語： *エージェント ,  *学習 ,  *強化学習 ,  *機械学習 ,  *効果 ,  *速度 ,  *信頼度
準シソーラス用語： マルチエージェント ,  マルチエージェント学習 ,  転移学習 ,  学習効果 ,  Q学習 ,  学習速度

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチエージェント ,  強化学習 ,  転移学習 ,  学習効果