強化学習を用いた遺伝的ネットワークプログラミングとそのエージェントの行動生成における性能評価(知識処理・知識コミュニティ)
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概要
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これまで, 新しい進化論的計算手法として「遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)」を提案してきた.GNPは有向グラフ構造の遺伝子で解を表現することが最も大きな特徴であり, そのため様々な機能を本来的に備えている.たとえば, エージェントの過去の行動を暗黙的に記憶できたり, ノードの再利用機能により, 非常にコンパクトなグラフ構造を生成することが可能になったりしている.本論文では, GNPの性能向上のため, 有向グラフの遷移に状態と行動を定義し, 強化学習をGNPに組み込むことで, 解の探索能力の向上を実現している.また, 代表的なエージェントのベンチマーク問題を用いたシミュレーションを行いその性能を検証している.
- 2005-12-15
著者
-
間普 真吾
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
平澤 宏太郎
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
古月 敬之
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
Hirasawa Kotaro
Graduate School Of Information Science And Electrical Engineering Kyushu University
-
Hirasawa Kotaro
Department Of Electrical Engineering Faculty Of Engineering Kyushu University
-
平澤 宏太郎
早稲田大学
-
胡敬 炉
九州大学
-
HU JINGLU
早稲田大学大学院情報生産システム研究科
-
間普 真吾
早稲田大学理工学術院情報生産システム研究科
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