| 大会名称 |
|---|
| 2010年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2010 |
| 発行日 |
| 2010/8/20 |
| セッション番号 |
| 5N |
| セッション名 |
| 学習 |
| 講演日 |
| 2010/09/08 |
| 講演場所(会議室等) |
| N会場（ウエスト2号館3F 大講義室） |
| 講演番号 |
| RF-004 |
| タイトル |
| マルチエージェントにより問題空間の分割を行う階層化複素強化学習の検討 |
| 著者名 |
| 山崎 惇広, 濱上 知樹, |
| キーワード |
| 強化学習, 不完全知覚問題 |
| 抄録 |
| 強化学習を実用化する際の問題点として，センサから得られる情報が不十分であるために生じる不完全知覚問題がある。この不完全知覚問題に対しては，複素強化学習が提案されており，その有効性が示されている。複素強化学習では，複素数値化された行動価値により文脈依存性を表現する。しかし，解決できる問題の規模が不完全知覚の分布に依存してしまう問題がある。本稿では，複素強化学習にHQ-learningで用いられている階層構造を導入することで，様々な不完全知覚の分布への対応を実現し，複素強化学習で扱うことのできる問題クラスの拡張を目標とする。いくつかの迷路問題に対しシミュレーション実験を行うことで，本手法の有効性を確認し，また問題点を明らかにした。 |
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