学習期間と制御期間に分割された強化学習問題における最適アルゴリズムの提案(<特集>新世代データベース技術 : インターネット・マルチメディア・モーバイルを中心として)
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概要
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本研究では, 遷移確率行列が未知であるようなマルコフ決定過程によってモデル化されている.学習期間と制御期間に分割された強化学習問題における, 最適アルゴリズムの提案を行っている.従来研究では, 真の遷移確率行列を同定できれば制御期間の収益を最大化できるため, 学習期間の目的を単に未知の遷移確率行列の推定としているが, 有限の学習期間のもとでは推定誤差があるため, 収益最大化の厳密な保証はない.そこで本研究では, 有限の学習期間と有限の制御期間の強化学習問題において, 制御期間の収益をベイズ基準のもとで最大化する基本最適アルゴリズムを提案する.しかし, 基本最適アルコリズムの計算量が指数オーダーのため, さらにその改良を行い, 改良最適アルゴリズムを提案する.改良最適アルゴリズムは基本最適アルゴリズム同様に収益をベイズ基準のもとで最大化することができ, かつその計算量は多項式オーダーに軽減されている.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1998-04-15
著者
-
平澤 茂一
早稲田大学理工学術院
-
前田 康成
早稲田大学理工学部経営システム工学科:現在 Ntt情報通信研究所
-
浮田 善文
早稲田大学 理工学部 経営システム工学科
-
浮田 善文
横浜商科大学商学部経営情報学科
-
浮田 善文
横浜商科大学
-
Ukita Yoshifumi
Department Of Management Information Yokohama College Of Commerce
-
Ukita Yoshifumi
School Of Science And Engineering Waseda University
-
松島 敏泰
早稲田大学理工学部経営システム工学科
-
平澤 茂一
早稲田大学
-
Ukita Yoshifumi
Yokohama College Of Commerce Department Of Management Information
-
前田 康成
北見工大
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