時間系列を伴う例からの抽象化に基づく戦略学習
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概要
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本研究の目的は,競合する複数のエージェントが存在するゲームの領域において,過去の問題解決の経験から,戦略プランを学習するシステムを構築することである.このような問題領域では,それぞれのエージェント間の相互作用を無視できないため,パズルゲームなどの単一エージェントの問題領域に比べて戦略の学習が困難である.本稿では,ゲームの状態を抽象表現するために基本プランという概念を導入する.さらに,基本プランによって表現されたゲームの各状態を,時間的な因果関係を利用して解析することにより,演繹的な学習手法を用いて戦略プランが獲得できることを示す.また,獲得された戦略プランを実際の問題解決に適用したときの失敗の経験を通して,戦略プラン適用を制御する制約条件の学習を行なうことにより,さらに高度な戦略が利用できるシステムを構築できることを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-01-19
著者
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