マルチエージェント強化学習 : 未来状態の予測に基づいた接近法(エージェント)
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概要
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本稿では,確率ゲームにおける新たなマルチエージェント強化学習法を提案する.提案する手法では,それぞれのエージェントが他エージェントの行動決定関数と環境の状態遷移確率関数を推定し,推定したそれらの関数を基に,自分(エージェント)がどの行動を実行すれば未来にどの状態に遷移するかを予測する.そして,その予測した状態における価値関数値(V関数値)を基に,自分がどの行動を実行すれば良いかを決定し,学習を進行する.提案した手法を確率ゲームの枠組みでモデル化した追跡問題に適用し実験を行うことにより,その有効性を示した.
- 2002-11-28
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