マルチエージェント系における競合共進化型学習の性能評価

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概要

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• One of the important issues in intelligent systems and robotics is to develop an efficient method to control multi-agent system. In order to work multi-agent system well as problem solver, it's so significant to create cooperative behaviors among the agents. In the multi-agent system, the behaviors of cooperation emerged as the results of suitable role learning by each agent. In this paper, we evaluate reinforcement learning, genetic algorithm and competitive co-evolution algorithm from the viewpoint of adaptability to different environment as the learning method of multi-agent system, and discuss the property of each technique.

著者

• 玉城 清政

  琉球大学工学部

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