行動価値に着目した学習分類子システムの改善 : マルチエージェント強化学習への接近(エージェント学習システム,<特集>マルチエージェントの理論と応用)
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概要
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これまでで最も改善された学習分類子システムであるXCSは,決定的状態遷移からなる環境でのみ正しく動作することが知られている.本論文では,決定的状態遷移環境よりも複雑なマルチエージェント環境でも利用できる学習分類子システムを目指し,適切な経験の一般化が可能なXCS-QTを提案する.そしてその優位性をシミュレーション実験により示す.具体的には木の問題および追跡問題を用いて実験し,マルチエージェント環境はXCSにとって正しく動作できないいくつかの要因が含まれていること,およびXCS-QTがそれら要因を克服することを示す.
- 2006-05-15
著者
-
高玉 圭樹
電気通信大学電気通信学部
-
高玉 圭樹
ATR
-
下原 勝憲
ATRネットワーク情報学研究所
-
下原 勝憲
国際電気通信基礎技術研究所
-
高玉 圭樹
東大 大学院
-
高玉 圭樹
東京工業大学 大学院総合理工学研究科 知能システム科学専攻
-
高玉 圭樹
東京大学大学院 工学系研究科
-
下原 勝憲
Atrネットワーク情報学研究所:京都大学情報学研究科
-
井上 寛康
Atrネットワーク情報学研究所
-
Takadama Keiki
Network Informatics Labs. Atr International
-
下原 勝憲
Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
-
下原 勝憲
同志社大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
高玉 圭樹
ATRネットワーク情報学研究所
-
下原 勝憲
Nttヒューマンインタフェース研究所/atr人間情報通信研究所
-
下原 勝憲
Atr人間情報通信研究所:nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
下原 勝憲
Ntt:atr
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