Soarにおける強化学習を用いたルール生成機構と競合解消機構の試作
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概要
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本研究では，強化学習とSoarを用いた問題解決器を提案する．本問題解決器はインパスに入ると自動的に強化学習を呼び出し，強化学習の結果からプロダクションルールを生成する．プロダクションルールは多くの状態で利用できるように汎化される．生成されたプロダクションルールは認識メモリに格納される．認識メモリ内のプロダクションルールが利用できる場合は通常のプランニングを行い，プランニングが不可能となった場合に強化学習を行う．プランニング時に強化学習で得られたルールが複数発火した場合，どのルールを選択するか決定しなければならない．本研究では強化学習で得られたルールの競合を解消する機構を提案する．本問題解決器により，帰納的な学習を行い，その学習結果を用いた高速なプランニングが可能となる．実験では本問題解決器の有用性を示す．
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日本ソフトウェア科学会 | 論文
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