1C1-1 Actor-Criticを用いた遺伝的ネットワークプログラミング(1C1 強化学習)

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概要

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• 「Genetic Network Programming,GNP」と称する新しいグラフ構造の進化論的計算手法が開発されている。GNPはグラフ構造で解を表すため表現能力と性能の点で優れている。さらに,タスク実行後の進化に加えてタスク実行の間学習ができるので,効率的に解を求める強化学習を取りいれたGNP (GNP-RL)も提案されている。この論文では,GNP-RLの新しいタイプであるActor-Critic (GNP-AC)を用いたGNPを提案する。元々,GNP-RLは離散的な変数の学習を行うが,GNP-ACは連続変数の学習を目的としている。今回は提案する方法をKheperaシミュレータのコントローラに適用し,壁伝い問題を使用して評価を行う。

• 2006-09-25

著者

• 間普 真吾

  早稲田大学大学院情報生産システム研究科

• 平澤 宏太郎

  早稲田大学大学院情報生産システム研究科

• 古月 敬之

  早稲田大学大学院情報生産システム研究科

• Hu J

  早稲田大 大学院情報生産システム研究科

• Hirasawa Kotaro

  Graduate School Of Information Science And Electrical Engineering Kyushu University

• Hirasawa Kotaro

  Department Of Electrical Engineering Faculty Of Engineering Kyushu University

• 平澤 宏太郎

  早稲田大学

• 胡敬 炉

  九州大学

• 畠山 裕之

  早稲田大学大学院情報生産システム研究科

• 間普 真吾

  早稲田大学理工学術院情報生産システム研究科

• 間普 真吾

  早稲田大学大学院 情報生産システム研究科

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