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J-GLOBAL ID：202102240173278672   整理番号：21A0564493

SC2LE環境におけるQMIXアルゴリズムに基づくマルチエージェント協調制御【JST・京大機械翻訳】

Multiple agents cooperative control based on QMIX algorithm in SC2LE environment

著者 (3件)： Fang Xingchen (The 28th research institute of China electronics technology group corporation,Nanjing,China) ,  Cui Peng (The 28th research institute of China electronics technology group corporation,Nanjing,China) ,  Wang Qingling (The 28th research institute of China electronics technology group corporation,Nanjing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCSS  ページ： 435-439  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,いくつかの複雑なシナリオにおける複数エージェント協同制御の問題を研究した。協調制御を実現するために,現在価値ベースのマルチエージェント強化学習アルゴリズムQMIXを用いた。本論文では,マルチエージェント強化学習タスクにおける分散実行問題(CTDE)による従来の集中訓練の解法と,いくつかの複雑な環境におけるアルゴリズムの性能に焦点を当てた。SC2LE環境に基づくStarCraft IIマイクロ管理シナリオで実験を行い,結果は,本論文で採用したQMIXアルゴリズムが,他の強化学習アルゴリズムと比較して,より満足な訓練結果を得ることができ,マルチエージェント協同制御の効果を効果的に改善することを検証した。Copyright 2021 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】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  協調制御 ,  *エージェント ,  強化学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *マルチエージェント , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 環境 ,  アルゴリズム ,  マルチエージェント ,  協調制御