拡張BDI logicを用いたBDIと強化学習の統合について
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概要
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従来のBDI logicは,Bratmanの「意図の理論」を基にした既存BDIモデルの範囲で,信念・願望・意図などの心的状態とそれら心的状態を保持・更新して目的を達成する振る舞いに関して,形式的な議論や証明を行うことができた.しかし動的な環境下の合理的エージェントの実現には,強化学習との統合などが要請される.そこで,確率的遷移と不動点オペレータの概念を導入してBDI logicを拡張したTOMATOを用いて,強化学習で用いられる方策や有限MDPをTOMATOの論理式として記述し,BDIと同じ論理体系で扱うことを可能にすることで,BDIと強化学習の統合方式を提案する.具体的には,強化学習の事例として「カヌーレーシング」をTOMATOを用いて形式的に記述することで,厳密な議論や証明ができることを例示し,上記のように拡張された合理的エージェントの実現に,TOMATOが有効であることを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2009-02-26
著者
-
新出 尚之
奈良女子大学理学部
-
高田 司郎
近畿大学理工学部情報学科
-
高田 司郎
近畿大学理工学部
-
高田 司郎
Atrメディア情報科学研究所
-
高田 司郎
Atr メディア情報科学研究所
-
高田 司郎
近畿大 理工
-
新出 尚之
奈良女子大学
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