モジュール分割型強化学習エージェント群による協調行動の獲得 : 模擬ドッジボールゲームへの適用事例
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
筆者らは, マルチエージェント強化学習において顕著に生ずる問題点のひとつとして各エージェントの状態空間の爆発に焦点をあて, これを回避するための一方策としてモジュール分割型強化学習による接近法を提案し, 追跡問題の種々の変形版への適用を通して, その有効性を実験的に確認してきた.本研究では, 模擬ドッジボールゲームと称するマルチエージェント学習問題に対してモジュール分割型強化学習による接近を試み, エージェント群が創発的に獲得する協調行動を定性的かつ定量的に解析しながら, 本接近法の有効性を示す.
- 1998-10-29
著者
関連論文
- 状態空間の圧縮表現に基づくマルチエージェント強化学習
- モジュール分割型強化学習エージェント群による協調行動の獲得 : 模擬ドッジボールゲームへの適用事例
- 連続世界におけるマルチエージェント強化学習の試み
- マルチエージェント強化学習への構造的接近
- グリッド向け実行環境Jojoを用いた遺伝的アルゴリズムによる蛋白質構造決定
- Ninf-1/Ninf-Gを用いたNMR蛋白質立体構造決定のための遺伝アルゴリズムのグリッド化(グリッドアプリケーション)
- 蛋白質立体構造の進化的解析のためのNinf版並列MGGとその性能評価
- 2-306 変数間の依存関係の有無に着目した実数値 GA の提案とその性能評価
- 実数値GAのための分割集団型世代交代モデルに関する実験的考察
- 実環境への強化学習の適用に関する実験的考察
- モジュール分割型強化学習エージェント群による協調行動の獲得 : 模擬ドッジボールゲームへの適用事例
- 報酬に遅れのある環境における行動政策の進化的獲得
- 構造的強化学習エージェント群による協調行動の組織化
- 変数間の依存関係に着目した同時探索次元数の削減方法の提案
- マルチエージェントによる群・分業・コミュニケーションの創発
- GAと人工生物の協調