マルチエージェント環境における行動学習のための部分空間同定法による状態空間の構成
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概要
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学習者以外に能動的に行動できるエージェントが存在する環境では, 学習者がエージェントを含めた環境の変化を予測できない限り, 適切な行動を学習によって獲得できない.本報告では, 学習者の行動が他のエージェントに及ぼす影響を観測を通して推定することにより, エージェントの分類および行動戦略を識別する方法を提案する.エージェントのモデルを同定するために, 部分空間同定法の一つである正準相関分析に対し, 赤池の情報量規準を応用する.モデルを獲得した後に, 得られた状態ベクトルに基づき強化学習を適用する.提案する手法をサッカーロボットに適用し, 本手法の有効性を検証する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1998-03-16
著者
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