内部状態を用いた強化学習によるマルチエージェント系における協調行動の獲得(機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
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概要
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本報告では,内部状態を用いた強化学習法により,部分観測環境のもとでマルチエージェントによる協調行動が効率良く実現できることを実験により示す.ここでは,マルコフ性を持つ内部状態を方策の入力変数として導入し,その遷移確率を方策勾配法により学習する.各エージェントは他のエージェントと環境のダイナミクスの特徴を内部状態遷移モデルとして抽出し,そのモデルを用いることで,最適な協調行動をとることができるようになる.コンピュータシミュレーションにより,各エージェントが適切な内部状態モデルを学習し,最適な方策を学習できることを示す.また,内部状態を用いる手法が,観測を記憶するためのメモリを用いた手法より優れていることを示す.
- 2007-06-07
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