モデルの不確実性を考慮した決定理論的計画立案
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概要
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アクションの効果が非決定的な問題領域での計画立案について,マルコフ決定過程理論に基づく決定理論的計画立案が提案されている.本論文では,これまでの決定理論的計画立案研究の中で考慮されなかったモデルの不確実性を考慮した計画立案方法を提案する.モデルの不確実性は(1)強化学習において,探検(モデル学習)途中である場合や,(2)マルチエージェント環境で,エージェントが異なる戦略をもった複数の匿名対戦者と繰り返し対戦する場合などに現れる.本論文では,候補モデルの有限集合とその集合上の確率分布(確信度)が与えられると仮定する.すると,最適な政策とは平均報酬(ステップあたりの報酬の平均値)のモデルの不確実性に関する期待値を最大化する政策として定義できる.筆者らは,確率的政策の空間において平均報酬の期待値の極大値を求めるための政策反復アルゴリズムを開発した.
- 1999-07-15
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