マルチエージェント系における競合共進化型学習の性能評価に関する研究
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概要
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知的システム工学やロボティクスなどの分野において,マルチエージェントのコンセプトが効果的な問題解決の枠組みとして注目されている.マルチエージェントシステムが効果的に問題を解決するためには,エージェント間での協調行動の獲得が重要となる.マルチエージェントシステムにおける協調行動は,個々のエージェントが解決すべき問題に対する各々の役割を適切に学習することで実現される.本論文では,マルチエージェントシステムの学習法として,強化学習,遺伝的アルゴリズム,競合共進化アルゴリズムを異なる環境への適応性の観点から計算機実験により評価し、各手法の性質を検討することを目的とする。
- 1999-06-18
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