高次元連続状態空間における強化学習 : 多変量解析による状態空間の圧縮
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概要
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本報告では, 多変量解析を用いて状態空間を圧縮する方法を提案し, これを高次元連続環境における強化学習に適用する. まず, 重回帰分析により, 状態変数の有効な成分を抽出する. 次に, 主成分分析により状態空間を低次元の主成分空間に写像し, 状態空間を圧縮する. さらに, 主成分空間において制御関数を直交基底により展開し, 関数近似を行う. これにより, 環境に関する事前知識を用いることなく自律的に特徴空間を構成し, 高次元状態空間における非線形制御関数を効率良く近似することができる. ロジスティック写像の同期問題により提案手法を評価し, 提案手法により, 外乱の影響を受けることなく高次元空間で強化学習を実行できることを示す.
- 2006-01-17
著者
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佐藤 仁樹
公立はこだて未来大学システム情報科学部
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佐藤 仁樹
公立はこだて未来大学システム情報科学部情報アーキテクチャ学科
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佐藤 仁樹
公立はこだて未来大学システム情報科学研究科
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佐藤 仁樹
公立はこだて未来大学
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佐藤 仁樹
現在,公立はこだて未来大学システム情報科学研究科
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