外部評価機構を導入したマルチエージェント強化学習における過去の事象に基づく報酬配分(人工知能,認知科学)
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概要
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系全体で一つの報酬関数が存在するマルチエージェント強化学習において,外部評価機構を用いた学習モデルと報酬配分方法を提案する.報酬関数からの報酬発生量を最大にするには適切な報酬配分が必要となる.本論文でのモデルはエージェントの外部に評価機構を設ける.自己の動作を学習するエージェント群と群全体を管理する機構とを分離し組織的な学習を行うことで,学習を行うエージェントは自己以外のエージェントの行動を知覚情報に含む必要がなくなり,報酬に従って学習を進めることでシステム全体の最適化が可能となる.評価機構は報酬発生時に全エージェントに対して報酬配分を行う.報酬配分方法として,知覚した状態と各エージェントの行動に対して報酬が発生する条件付確率を過去の事象から計算し報酬配分に利用する方法を提案する.提案する報酬配分方法では,報酬発生の期待値が最大となる政策で最も多くの報酬が各エージェントに配分される.実験では提案する報酬配分方法によりシステム全体が最適となることを確かめた.
- 2004-12-01
著者
-
大囿 忠親
名古屋工業大学大学井工学先攻科情報工学専攻
-
新谷 虎松
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
新谷 虎松
名古屋工業大学
-
伊藤 孝行
名古屋工業大学大学院産業戦略工学専攻:mitスローン経営大学院集合知研究センター
-
伊藤 孝行
名古屋工業大学
-
保知 良暢
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
保知 良暢
名古屋工業大学大学院工学研究科:(現)日本航空電子工業株式会社情報システム部
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