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J-GLOBAL ID：200902101142738999   Reference number：98A0668520

Methodology in Multi-Agent Reinforcement Learning. Approaches by Q-Learning and Profit Sharing.

マルチエージェント強化学習の方法論 Q-LearningとProfit Sharingによる接近

Author (3)： ARAI SACHIYO (東京工大 大学院 総合理工学研究科) ,  MIYAZAKI KAZUTERU (東京工大 大学院 総合理工学研究科) ,  KOBAYASHI SHIGENOBU (東京工大 大学院 総合理工学研究科)
Material： 人工知能学会誌  (Journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence)
Volume： 13  Issue： 4  Page： 609-618  Publication year： Jul. 1998 
JST Material Number： X0330A  ISSN： 0912-8085  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *learning ,...
Semi thesaurus term： Q学習 ,...

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JST classification (1)： Artificial intelligence  (JE08000Z)

Reference (16)：

• GASSER, L. Representing and Using Organizational Knowledge in Distributed AI Systems. Distributed Artificial Intelligence. 1989, 2, 55-78
• GREFENSTETTE, J. J. Credit Assignment in Rule Discovery Systems Based on Genetic Algorithms. Machine Learning. 1988, 3, 225-245
• HOLLAND, J. H. The Possibilities of General-Purpose Learning Algorithms Applied to Parallel Rule-Based Systems. Machine Learning : An Artificial Intelligence Approach. 1986, 2, 593-623
• 宮崎和光. 強化学習における報酬割当ての理論的考察. 人工知能学会誌. 1994, 9, 4, 580-587
• ONO, N. Synthesis of Herding and Specialized Behavior by Modular Q-learning Animats. Proc. of the ALIFE V Poster Presentations. 1996, 26-30

Terms in the title (4)： マルチエージェント ,  強化学習 ,  方法論 ,  接近