マルチエージェントカードゲームのための強化学習法の改良
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概要
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本報告では,筆者らの先行研究である相手モデル学習を取り入れた強化学習法の改良を提案する.先行研究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,そこでの行動学習としてActor-Critic型強化学習と相手モデル学習を組み合わせた手法を提案していた. Heartsは多くの非観測状態が存在するため,部分観測問題である.先行研究による手法では,ゲーム後半において,相手エージェントの行動予測に基づいて行動制御を行う.我々はその後の研究において, Actor用とCritic用の関数近似器への入力となる観測状態の表現法を改良することにより,エージェントの学習速度や戦略を改善することに成功した.本報告では,この手法の更なる改良法として,相手プレイヤー行動予測器への人力となる状態表現の改良を提案する.この改良を施した学習エージェントは,これまでのエージェントよりも学習速度と強さが改善されることが確かめられた.
- 2003-03-12
著者
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