状態空間の部分的高次元手法を用いたマルチエージェント強化学習法(一般(マルチエージェントと学習))(「社会システムにおける知能」及び一般)
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概要
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マルチエージェント強化学習では,エージェントは自分以外のエージェントも環境の一部として観測する.そのため,エージェント数の増加に伴い状態空間が指数的に増加し(時限の呪),学習速度を著しく低下させるという問題が生じる.この問題を解決する手法として提案されたModular Q-learningには,知覚の不完全性により学習性能が低下する問題がある.本研究では状態空間の部分的高次元手法を用いてModular Q-learningの学習性能を改善する手法を提案する.
- 2004-03-09
著者
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