状態空間の部分的高次元化法によるマルチエージェント強化学習(分散協調とエージェント)
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概要
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マルチエージェントシステムの設計手法の一つとして, マルチエージェント強化学習がある.マルチエージェント強化学習において, エージェントは自分以外のエージェントも環境の一部として観測する.そのため, エージェント数の増加に伴い状態空間が指数的に増加し(次元の呪), 学習速度を著しく低下させるという問題が生じる.また, 学習に必要なメモリ量も膨大となる.この問題を解決する手法として提案されたModular Q-learningには, 知覚の不完全性により学習性能が低下する問題がある.本研究では状態空間の部分的高次元化手法を用いてModular Q-learningの学習性能を改善する手法HMQLを提案する.
- 2005-04-01
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