MPIによる並列計算を用いたマルチエージェント強化学習のカオス制御への適用
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概要
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強化学習は試行錯誤的学習アルゴリズムであり,明示的な教師信号を与えずに学習者が行った行動の評価のみを用いる学習法である.そのため望ましい行動を行えるようようになるまでの学習時間が非常に多い。そこで複数のエージェントが同時に学習し,効率よく学習を行えるマルチエージェント強化学習が提案されている.本研究では,共通の記憶を持つマルチエージェント強化学習をMPIによって実現し,カオス制御に適用した.その結果,シングルエージェント強化学習より短時間で同等の性能を示すことがわかった.また,複数回学習を繰り返しても同一の行動を選ぶ量子化状態は,カオス制御において重要な位置に対応する量子化状態である可能性が高いことを示唆する結果を得た.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-03-21
著者
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