報酬分配エージェントを用いた動的経路探索手法
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概要
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近年,既存の通信インフラに依存しなく,無線端末が中継ノードになることでネットワークを構築する技術が注目されている.しかしモバイルアドホックネットワークなどの動的環境では無線端末は自律的に移動をするため,ネットワークの構築と維持が困難という問題点がある.そこで本稿では強化学習の一種であるProfit Sharing(PS)に基づく経路探索法を提案する.PSはアルゴリズムが簡素であり,動的環境に対しても比較的頑健な学習が可能である.ACOによる手法との比較を数値実験を行い,PS学習を用いた経路探索手法の有効性を示す.
- 2011-11-02
著者
-
中野 秀洋
東京都市大学
-
宮内 新
東京都市大学
-
宮内 新
東京都市大 大学院工学研究科
-
杉山 雄大
東京都市大学
-
中野 秀祥
東京都市大学情報工学専攻工学研究科
-
中野 秀洋
東京都市大学知識工学部情報科学科
-
中野 秀洋
東京都市大学知識工学部
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