状況に応じた戦略選択による実時間プランニング

スポンサーリンク

概要

論文の詳細を見る
動的世界における資源の有限性や不確定性に対応した実時間問題解決として、リアクティブプランニングに関する研究が注目されている。しかし、計算能力や状況に応じた適切な問題解決戦略の選択は困難である。本研究では動的に変化する領域の状況に応じて戦略を適切に使い分ける基準を、学習によって自動的に獲得する手法を提案する。本学習では組合せ最適化の近似解法を用いて戦略の選択基準を洗練する。実験では、対象領域として二次元平面上で複数のタクシーが平均待ち時間を小さくするように客を迎えに行くTaxi Worldを提案する。そして本学習手法を用いて複数の戦略を状況に応じて使い分ける選択基準を生成し、本手法の有効性を検証した。
一般社団法人情報処理学会の論文
1995-03-06

著者

関連論文

もっと見る

スポンサーリンク