POMDPs環境下での経験強化型強化学習法(「セマンティックWeb」特集及び一般)
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概要
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強化学習法は,試行錯誤により報酬を獲得し,その報酬情報により行動系列を評価する方法である.Profit Sharing法では,報酬を行動系列に分配し,累積することで評価する.従来の分配方法では,POMDPs環境で正しく累積できない場合があることが知られている.本研究では,正しく累積できない理由が報酬分配時の分配量の差にあることを明らかにする.また,報酬分配時の分配量に差をつけず,行動系列の長さを分配量に考慮した分配方法Episode Profit Sharing(EPS)を提案する.EPSの分配方法が,迂回系列の強化を行わないことを証明し,実験により性能を確認する.
- 2004-07-22
著者
-
辰巳 昭治
大阪市立大学
-
辰巳 昭治
大阪市立大学大学院工学研究科電子情報系専攻
-
辰巳 昭治
大阪市立大学 大学院 工学研究科
-
植村 渉
大阪市立大学大学院工学研究科知識情報工学分野
-
上野 敦志
大阪市立大学大学院工学研究科電子情報系専攻
-
上野 敦志
大阪市立大学大学院工学研究科
-
植村 渉
大阪市立大学大学院工学研究科知識情報処理工学研究室
-
上野 敦志
大阪市立大学 大学院 工学研究科
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