3種類のセンサを持つロボット制御へのモジュール型強化学習の適用
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概要
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モジュール型強化学習は,各センサ入力で単純な制御を学習する制御モジュールと,制御モジュールを状況に合わせて選択するよう学習する選択モジュールで構成される.本研究では3種類のセンサを持つロボット制御に,モジュール型強化学習を適用し,2種類のセンサ入力の組み合わせから適切な制御を選択する必要のある課題を学習した.この課題において,学習効率を改善するため,始めに2つのモジュールで学習を行い,その後3つに増やし学習を行うという多段階学習を検討した.次に,始めから3つのモジュールで学習を行う上で,学習効率を改善するため,経験強化と初期学習を検討した.その結果,モジュール型強化学習の枠組みで,2種類のセンサ入力の組み合わせにより,正しい制御を選択する方策を,学習できることが分かった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-03-04
著者
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田中 直樹
岡山理科大学工学部
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中間 隼人
岡山理科大学工学部
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山田 訓
岡山理科大学工学部
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山田 訓
岡山理科大学大学院工学研究科
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中間 隼人
岡山理科大学大学院工学研究科
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山田 訓
岡山理科大学知能機械工学科
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