2000-ICS-121-13 ロボット行動学習への事例ベースの適用
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概要
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本論文は、リアルタイム環境下での学習に事例べースを適用する方法について論じている。ロボットの行動学習は、行動主義的な人工知能の典型的な問題であり、強化学習、GAや帰納推論などを利用した学習方法が適用されている。一方、事例べ-ス推論は、獲得・経験した事例を多くの処理を必要とせず蓄積・適用が可能である点からリアルタイムに適した行動学習の方法である。学習内容では事前に知識を準備している強化学習には劣るが、事例ベースの利用には、事前知識なしで行動の事例を簡単に獲得できる利点がある。本研究では、「事例の一般化度合い」、「事例の問題カバー度合い」と「事例の個数」の観点からロボットの行動学習への適用方法について論じる。また、評価には、ロボカップのシミュレーションリーグのプラットフォームを利用している。
- 2000-07-18
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