リアルタイム適応のためのLEOエージェントモデルの提案
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概要
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We propose a learning agent model for real-time adaptation based on LFO (Learning from Experience and Observation), in which “Learning from Observation (LO)” is incorporated with “Learning from Experience (LE)”. In the present paper, the LEO agent model is applied for a soccer agent to adapt its shooting decision to its opponent in the RoboCup simulated soccer games. Through ninety experiments by using the RoboCup Soccer Simulator, the proposed model can improve a success rate of “shot” action to 0.12 form 0.04 (non-learning) and 0.06 (LE model only), suggestion that the LEO agent model works effectively for a real-time adaptation problem.
- 2007-03-30
著者
-
小倉 久和
福井大学大学院工学研究科知能システム工学専攻
-
小高 知宏
福井大学大学院工学研究科原子力・エネルギー安全工学専攻
-
高橋 勇
北里大学一般教育部
-
黒岩 丈介
福井大学大学院工学研究科知能システム工学専攻
-
久保 長徳
福井大学工学部
-
河原林 友美
福井高等専門学校
-
久保 長徳
仁愛大学
-
高橋 勇
福井大学大学院知能システム工学科
-
河原林 友美
福井大学大学院工学研究科システム設計工学専攻
-
高橋 勇
北里大学, 一般教育部
-
高橋 勇
北里大学 一般教育部
-
黒岩 丈介
福井大学大学院工学研究科
-
小高 知宏
福井大学大学院工学研究科
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