動的で複雑な環境下での柔軟な行動選択のためのプランニング・学習に関する研究
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概要
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実世界やインターネットを活動の場, 即ち環境とする自律ロボットやソフトウェアエージェントには, 環境の動的な変化に即座に対応しつつ, 環境を認識して目的を効率よく達成できる柔軟な行動選択能力が特に求められる.変化に即応するためには動的な環境を対象とするAIの枠組みが必要であり, 目的を効率よく達成するためにはいわゆる古典的AIに基づく熟考的な枠組みが必要である.従って, 両枠組みを効果的に統合することで上記能力を実現できる可能性がある.そこで, 本論文では, 行動選択の中心であるプランニングと学習に焦点を当て, それぞれにおいて両枠組みを統合した手法である, マルチエージェント実時間リアクティブプランニングと統合型強化学習を提案した.前者は, プランニングを行う複数のエージェントの活性伝搬に基づく協調により, 即応的プランニングと熟考的プランニングを効果的に統合する.後者は, 経験強化型強化学習を行うエージェントと環境同定型強化学習を行うエージェントが, 提案する規則に基づいて並列動作することで, 高い学習効果を早い段階で獲得することを可能とする.そして, 両者を組み合わせた行動選択器の総合的な性能を検証した結果, 組み合わせたことによる弊害は認められず, 両者の特徴の相乗効果により, それぞれを単独で使用した場合よりも高い性能が発揮されることを確認でき, より即応性と熟考性を兼ね備えた行動選択手法を実現することができた.
- 社団法人人工知能学会の論文
- 2000-11-01
著者
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