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J-GLOBAL ID：200902282891876480   Reference number：06A0355600

Improvement of Learning Classifier System by Action-value Function toward Multi-agent Reinforcement Learning

行動価値に着目した学習分類子システムの改善:マルチエージェント強化学習への接近

Author (5)： INOUE HIROYASU (ATR ネットワーク情報学研) ,  TAKADAMA KEIKI (ATR ネットワーク情報学研) ,  TAKADAMA KEIKI (東京工大 大学院総合理工学研究科) ,  SHIMOHARA KATSUNORI (ATR ネットワーク情報学研) ,  SHIMOHARA KATSUNORI (京大)
Material： 情報処理学会論文誌  (IPSJ Journal)
Volume： 47  Issue： 5  Page： 1483-1492  Publication year： May. 15, 2006 
JST Material Number： Z0778A  ISSN： 0387-5806  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *multiagent system ,...
Semi thesaurus term： *学習分類子システム ,...

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JST classification (1)： Artificial intelligence  (JE08000Z)

Reference (14)：

• Holland, J.: Escaping Brittleness: the Possibilities of General-purpose Learning Algorithms Applied, to parallel Rule-based Systems, Machine Learning, An Artificial Intelligence Approach, Mitchell, T., Michalski, R. and Carbonell, J.(Eds.), pp. 593-623, Morgan Kaufmann (1986).
• Sutton, R. and Barto, A.(著), 三上貞芳, 皆川雅章 (訳): 強化学習, 森北出版株式会社 (2000).
• Wilson, S.: ZCS: A zeroth level classifier system, Evolutionary Computation, Vol.2, No.1, pp. 1-18(1994).
• Wilson, S.: Classifier Fitness Based on Accuracy, Evolutionary Computation, Vol.3, No.2, pp. 149-175(1995).
• 荒井幸代: マルチエージェント強化学習--実用化に向けての課題・理論・諸技術との融合, 人工知能学会誌, Vol.16, No.4, pp. 476-481(2001).

Terms in the title (7)： 行動 ,  価値 ,  着目 ,  学習分類子システム ,  マルチエージェント ,  強化学習 ,  接近