相手モデル学習を取り入れたマルチエージェント系の強化学習法
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概要
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本論文では, マルチエージェント系の一例としてカードゲームであるHeartsを取り上げ, そこでのエージェントの行動学習として, Actor-Critic型強化学習アルゴリズムと相手モデル学習を組み合わせたモデルを提案する. その際, Heartsゲームの局面を3段階に分け, 各局面において行動制御モデルを選択的に切り換える. 特に中盤において, 期待TD誤差を用いた先読みによる行動制御を行う. 学習モデルの有効性を計算機シミュレーション実験により確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-08-01
著者
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学
-
山崎 達也
(株)エイ・ティ・アール環境適応通信研究所:独立行政法人通信総合研究所
-
松田 潤
大阪学院大学
-
松野 陽一郎
奈良先端科学技術大学院大学
-
松田 潤
Atr環境適応通信研
-
山崎 達也
(株)エイ・ティ・アール環境適応通信研究所
-
松野 陽一郎
株式会社リコー
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