Safety Critical Systemに対する強化学習適用に関する検討(コンカレント工学一般、及び、CSTソリューションコンペティション2007発表会)
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概要
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マルチエージェント環境における,自律的な協調行動獲得の枠組みとして強化学習が注目されている.強化学習は試行錯誤や知識利用による行動の結果得られる報酬を手掛かりとして環境に適応する学習制御の枠組みである.本報告では,既に提案されているSafety Critical System (SCS)の障害抑制機構に対し,強化学習の適用可能性について検討する.SCSでは,システムをいくつかのセクションに分割し,発生する障害をあるレベル以下に抑制することでシステムの動作を保証できると想定しており,本研究では,障害抑制機構の意思決定に強化学習を用いる.SCSは,各セクションで求められるレベルに応じて,障害の抑制に差をつけるという点でQuality of Serviceの概念と類似しており,既存のマルチエージェント強化学習のテストベッドとは異なるものである.強化学習法として,元来シングルエージェント環境を対象に開発されたQ-Learningを用いたシミュレーションの結果,強化学習が適用可能であると判断したので報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-01-22
著者
-
宮本 俊幸
大阪大学大学院工学研究科電気電子情報工学専攻
-
熊谷 貞俊
大阪大学大学院工学研究科電気電子情報工学専攻
-
熊谷 貞俊
大阪大学大学院工学研究科
-
藤原 真一
大阪大学大学院工学研究科電気電子情報工学専攻
-
宮本 俊幸
大阪大学大学院工学研究科
-
宮本 俊幸
大阪大学 大学院工学研究科
-
藤原 真一
大阪大学大学院工学研究科:(現)(株)東芝
-
藤原 真一
大阪大学大学院工学研究科
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