強化学習を用いた対戦相手適応型戦略モデル(<特集>統計的学習理論及び一般)
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概要
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高度な戦略学習機能を持つロボットのブレインを実現することを目指し,対戦ゲームの中で,対戦相手の特徴に応じて勝つための戦略を構築し,適応的に戦略選択/切り替えを行うモデルを提案する.戦略の構築には学習速度が速いという理由から強化学習のQ-PSP Learningを用い,戦略の選択/切り替えには戦略生成後に得られたQ関数と対戦相手状況検出Q関数とを評価して,類似度の高い戦略を選択する.エアホッケーを例にして,提案モデルに基づき対戦をアルゴリズム化し,シミュレーション実験した.その結果から,戦略構築と戦略選択/切り替えの動作を検証し,モデルの有効性を確認できた.
- 2003-07-22
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