強化学習並列化による学習の高速化(一般 : マルチエージェントと学習)
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概要
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強化学習は知識がない状態から試行錯誤によって学習を行う.そのため,学習が遅いという欠点があり,いかに学習を高速に行うかが大きな問題点となっている.このような問題に対して,従来,価値関数を分割して各プロセッサに割り当て,並列に更新する手法が提案されている.しかし,強化学習の性質上,分割された価値関数間で頻繁に経験を交換する必要があり,従来の研究ではプロセッサ間通信のオーバーヘッドが大きいことが問題であった.本論文では,共有する1つの価値関数を複数のエージェントが非同期並列的に更新するオーバーヘッドの少ない手法を提案する.共有メモリ型並列計算機IBM pSeries 690上で127×127の迷路問題を評価タスクにして実行したところ24プロセッサで22.2倍の速度向上を達成できた.
- 2004-03-15
著者
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