排他的報酬環境における強化学習エージェントの進化
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概要
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強化学習は,即時報酬の時間累積和を最大化するような行動系列を,試行錯誤を通して獲得する学習の枠組みである.明示的な教師を必要としない学習法であるので,複雑な問題にも適用が可能である.一般に実問題では,タスク全体が幾つかのサプタスクに分割され,全てのサブタスクがある順序で達成されるとタスクが達成されるような場合が多い.本研究では,複数のサプタスクからタスクが構成されている環境に対し,状態空間の分割と学習器の階層化を,自律的に行う手法を提案する.提案モデルは,複数の強化学習モジュールとそれらの統合部からなる階層型強化学習器において,進化的手法により,各強化学習学習モジュールヘの部分問題割り当てと,各部分問題に関する状態空間分割を自律的に行う.提案モデルを用いて計算機シミュレーションを行った結果,サブタスクヘの分割と,状態分割に関して妥当な結果が得られた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-03-12
著者
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