抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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リアルタイム発見的探索法は,エージェントの動きに対して利用可能な計画時間が厳しく制限されている(例えばビデオゲームにおける経路発見)場合に使用される。そのようなエージェントは計画と計画実行をインタリーブする。エージェントが完全な計画が計算される前に移動しなければならないので,その発見において不正確さによって誤解される傾向がある。発見的抑制を得るために,そのようなエージェントはそれらの発見を時間的に更新する。通常の更新プロセスは,エージェントがプレイヤーに対して不合理に見えるようにすることができる複数の状態再訪問を必要とする。このような地図「スクラビング」を軽減するために,不安の心理学的概念により触発された新しい学習機構を提案した。著者らのエージェントは,状態再訪問により増加する不安レベルを維持し,時間とともに自然に減衰する。エージェントの不安により,発見的により攻撃的に発見的な抑制を行うことができる。このような不安加速学習は,他のリアルタイム発見的探索技術のトップに用いることができる。ビデオゲーム経路発見ベンチマークに関する経験的評価は,新しい機構がそれ自身または拡張可能な状態マーキングとの組合せにより使用されるとき,平均解品質に対する利点を示す。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】