報酬変化を用いた強化学習によるロボットの前進行動獲得(機械力学,計測,自動制御)
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概要
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Generally, a reward is given as the fixed value for the Reinforcement Learning process. However, as for a human being's training process, the reward could be changed according to the improvement of the process. Therefore, it is very interesting to study the Q-Learning process under the reward change. In this paper, Q-Learning is applied to an actual robot in order for advance motion acquisition. Results show that the Q-Learning process changes according to the reward change. Moreover, this paper clarifies how the robot obtains its optimal motion form under the learning process.
- 社団法人日本機械学会の論文
- 2006-05-25
著者
-
黄 健
近畿大学工学部
-
藪田 哲郎
横浜国立大学大学院工学研究院
-
黄 健
横浜国立大学大学院工学研究院
-
本山 晴寿
横浜国立大学大学院工学府
-
山科 亮太
横浜国立大学大学院工学府
-
山科 亮太
横浜国立大学大学院工学府:(現)(株)リコー
-
浦川 真理子
横浜国立大学大学院工学府
-
藪田 哲郎
横浜国立大学 工学部 生産工学科
-
藪田 哲郎
横浜国大 大学院工学府
-
山科 亮太
横浜国立大学大学院
-
藪田 哲郎
横浜国立大学
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