マルチエージェントにおける強化学習法の予測性能評価
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概要
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ネットワーク上の負荷変動に柔軟に対応するためのマルチエージェントシステムには、環境の変化を予測して適切な処理を行うための学習能力が必要である。本稿では、分散環境上で協調動作可能な分散協調P1の強化学習法としてBucket Brigade法、Profit Sharing法、両方を合わせた併用法の3つを取り上げ、マルチサーバクライアントモデルのためのマルチエージェント負荷処理系をそれぞれの学習法で動作きせ比較評価する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-09-18
著者
-
服部 進実
金沢工業大学大学院工学研究科
-
服部 進実
金沢工業大学
-
山田 英弘
金沢工業大学工学部情報工学科
-
阿部 倫之
金沢工業大学工学部情報工学科
-
井田 通
金沢工業大学情報工学科
-
目黒 雄峰
金沢工業大学情報工学科
-
阿部 倫之
金沢工業大学
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