サッカー協調プレイの強化学習のための状態縮約(セッション(3) : エンタテインメントコンピューティング(1))
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概要
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In this paper, we show an empirical result on effects of state contraction in cooperative multi agent behavior rule using reinforcement learning method for 'centering tactics' in RoboCup soccer. We examine a difference between finely divided state space and roughly one. Learning result of contracted state with 30 games perform as well as fine-divided state with 60 games. The result of fine-contract combined method also perform well.
- 2004-03-08
著者
-
西野 順二
電気通信大学 システム工学科
-
西野 順二
電気通信大学電気通信学部
-
西野 順二
電気通信大学システム工学科
-
鹿田 和之進
電気通信大学システム工学科
-
鹿田 和之進
電気通信大学システム工学専攻
-
西野 順二
電気通信大学
-
西野 順二
福井大学 知能システム工学科
-
西野 順二
福井大学工学部知能システム工学科
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