非常時における避難政策の学習による獲得(セッション2:社会システムのモデル化)
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概要
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我々は、非常時に個々の被災者がどの非常口から脱出するべきかを、マルチエージェントシミュレータ上での学習により獲得する研究を行なっている。このようなマルチエージェント学習を行なう場合、各工一ジェントが個別に得た経験だけを使って学習を行なうと、しばしば非常に多くの試行回数を必要とする。これは、災害シミュレーションのように1回の試行に時間がかかるものを対象とする場合には、致命的である。この問題に対し、エージェント間で情報交換を行なうアプローチがよく見られるが、エージェントに選好がある場合には誰と交換してもよいというわけではない。そこで、我々は、このような学習の際の情報交換相手を効用関数に基づいて決定する手法を提案する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-03-14
著者
-
山下 倫央
産業技術総合研究所
-
車谷 浩一
産業技術総合研究所,AIST
-
車谷 浩一
(独)産業技術総合研究所情報技術研究部門:(独)科学技術振興機構:crest
-
車谷 浩一
産業技術総合研 サイバーアシスト研セ
-
太田 正幸
産業技術総合研究所サイバーアシストリサーチセンター
-
車谷 浩一
産業技術総合研究所 科学技術振興機構 Crest
-
太田 正幸
独立行政法人産業技術総合研究所
-
山下 倫央
独立行政法人 産業技術総合研究所
-
太田 正幸
産業技術総合研究所
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