合理的政策形成アルゴリズムの連続値入力への拡張
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概要
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Reinforcement Learning is a kind of machine learning. We know Profit Sharing, the Rational Policy Making algorithm (RPM), the Penalty Avoiding Rational Policy Making algorithm and PS-r* to guarantee the rationality in a typical class of the Partially Observable Markov Decision Processes. However they cannot treat continuous state spaces. In this paper, we present a solution to adapt them in continuous state spaces. We give RPM a mechanism to treat continuous state spaces in the environment that has the same type of a reward. We show the effectiveness of the proposed method in numerical examples.
- 社団法人 人工知能学会の論文
- 2007-11-01
著者
-
小林 重信
東京工業大学
-
宮崎 和光
大学評価・学位授与機構
-
宮崎 和光
独立行政法人大学評価・学位授与機構
-
木村 元
九州大学大学院工学研究院海洋システム工学部門
-
木村 元
九州大学 大学院 工学研究院
-
宮崎 和光
独立行政法人大学評価・学位授与機構 学位審査研究部
-
小林 重信
東工大
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