リング型状態観測法によるマルチエージェント強化学習の高速化(脳活動の計測と解析,生命現象の非線形性,一般)
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概要
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近年,複雑かつ大規模なロボットの行動設計が求められている.しかし,複数のロボットに互いの行動を考慮して学習させることは,制御が難しく設計者の負担が大きい.特に多数エージェント環境下では,エージェント数に対して指数的に状態数が増加し,学習が極端に遅くなるという問題がある.本研究では,多数エージェント環境下におけるマルチエージェント強化学習のためのリング型状態観測法を提案する.エージェントが互いの位置情報を観測する際のネットワークトポロジーとして様々なものが考えられる.数値実験を行い,これらのトポロジーに対して,状態数の削減,学習の高速化,解性能の面から評価を行う.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-07-06
著者
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