高次元行動空間における強化学習 : 主成分分析による行動空間圧縮(非線形制御,一般)
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概要
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予備制御器から得られた行動の主成分分析に基づき,高次元行動空間を圧縮する方法を提案する.まず,適当な予備制御器を用いて環境の行動空間における行動を決定する.次に,この行動に対して主成分分析を行う.環境の行動空間は,主成分分析により得られた主軸行列を用いて圧縮される.そこで,強化学習を用いた主制御器により,圧縮された行動空間における行動を決定し,主軸行列を用いて環境の行動空間に写像する.これにより,環境の行動空間より低次元な行動空間で強化学習を実行できる.本手法をダイナミックルーチング問題に適用し,本手法の有効性を示す.
- 2008-10-30
著者
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佐藤 仁樹
公立はこだて未来大学システム情報科学部
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佐藤 仁樹
公立はこだて未来大学システム情報科学部情報アーキテクチャ学科
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佐藤 仁樹
公立はこだて未来大学システム情報科学研究科
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佐藤 仁樹
公立はこだて未来大学
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佐藤 仁樹
現在,公立はこだて未来大学システム情報科学研究科
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