POMDPs環境のためのエピソード強化型強化学習法(人工知能)
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概要
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強化学習法は, 試行錯誤により報酬を獲得し, その報酬情報により行動系列を評価する方法である. 強化学習法の一つであるProfit Sharingでは, 報酬を行動系列に分配し, 累積することで評価する. 従来の分配方法では, POMDPs環境で適切に累積できない場合があることが知られている. 本研究では, 適切に累積できない理由が報酬分配時の分配量の差にあることを明らかにする. そして, 報酬分配時の分配量に差をつけず, 行動系列の長さを考慮した分配方法Episode-based Profit Sharing(EPS)を提案する. 常に不完全知覚の影響がある場合, EPSでは, 行動系列内のすべてのルールを, 重複する分を除いて, 等しく強化する. 決定的状態遷移をもつ問題におけるPOMDPs環境において, 一つの行動系列がもつ部分行動系列を考え, 不完全知覚の影響がない部分行動系列を用いて学習を行うことで, 目標状態へのルールをより強化することができることを示す. EPSの分配方法が, ループ系列の強化を行わないことを証明し, 実験により学習性能を確認する.
- 2005-06-01
著者
-
辰巳 昭治
大阪市立大学
-
辰巳 昭治
大阪市立大学大学院工学研究科電子情報系専攻
-
辰巳 昭治
大阪市立大学 大学院 工学研究科
-
植村 渉
大阪市立大学大学院工学研究科知識情報工学分野
-
上野 敦志
大阪市立大学大学院工学研究科電子情報系専攻
-
上野 敦志
大阪市立大学大学院工学研究科
-
植村 渉
大阪市立大学大学院工学研究科知識情報処理工学研究室
-
上野 敦志
大阪市立大学 大学院 工学研究科
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