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J-GLOBAL ID：201702276101959210   整理番号：17A0448252

神経カーネル平滑化と強化学習を用いた未知環境におけるマルチエージェントシステムの経路計画【Powered by NICT】

Path planning of multi-agent systems in unknown environment with neural kernel smoothing and reinforcement learning

著者 (2件)： Cruz David Luviano (Departamento de Control Automatico, CINVESTAV-IPN (National Polytechnic Institute), Mexico City, Mexico) ,  Yu Wen (Departamento de Control Automatico, CINVESTAV-IPN (National Polytechnic Institute), Mexico City, Mexico)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 233  ページ： 34-42  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 経路計画は,ロボットナビゲーションの基本課題,特に自律ロボットである。より複雑でマルチエージェントシステムのためのは困難である。一般的な強化学習法は,未知の環境における経路計画問題を直接解くことはできない。本論文では,古典的マルチエージェント強化学習アルゴリズムは,目的は訪れたことの無い状態を必要としないように修正した。ニューラルネットワークとカーネル平滑化技術は,未知の環境を推定することにより,欲張り作用を近似するために適用した。実験とシミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが複数エージェントのための未知の環境における経路を生成することができることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： シミュレーション ,  学習アルゴリズム ,  アルゴリズム ,  *マルチエージェントシステム ,  *エージェント ,  *経路探索 ,  ニューラルネットワーク ,  *強化学習 ,  自律ロボット
準シソーラス用語： *マルチエージェント ,  *未知環境 ,  神経 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： マルチエージェント ,  カーネル平滑化 ,  強化学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 神経 ,  カーネル平滑化 ,  強化学習 ,  未知環境 ,  マルチエージェントシステム ,  経路計画