講演名 2004/3/12
センサ情報の導入による強化学習の効率化
亀井 圭史, 石川 眞澄,
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抄録(和) 移動ロボットナビゲーションに強化学習を用いた場合、学習が遅いという問題点がある。本研究では、センサ情報に基づいて強化学習の価値関数を直接更新し学習を効率化する方法を提案する。本提案を用いた移動ロボットのシミュレータを用いて効率化の効果を検証した結果、学習を始めた初期の段階で目的地へのゴール回数は約2倍に増加し、強化学習の効率化に成功した。
抄録(英) Mobile robots severely suffer from slow learning speed of reinforcement learning. To overcome this difficulty, we propose a method for improving its learning efficiency by directly updating a value function based on sensory information. Computer simulation demonstrates the effectiveness of the proposed method; the number of goals reached is about two times larger than that by conventional reinforcement learning in the beginning stage of learning.
キーワード(和) 強化学習 / センサ情報 / 移動ロポット / 最適経路
キーワード(英) reinforcement learning / sensory information / mobile robot / optimal pass
資料番号 NC2003-207
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2004/3/12(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Neurocomputing (NC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) センサ情報の導入による強化学習の効率化
サブタイトル(和)
タイトル(英) Efficiency Improvement of Reinforcement Learning by Sensory Information
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 強化学習 / reinforcement learning
キーワード(2)(和/英) センサ情報 / sensory information
キーワード(3)(和/英) 移動ロポット / mobile robot
キーワード(4)(和/英) 最適経路 / optimal pass
第 1 著者 氏名(和/英) 亀井 圭史 / Keiji KAMEI
第 1 著者 所属(和/英) 九州工業大学大学院 生命体工学研究科
Graduate School of Life Science and Systems and Engneering, Kyushu Institute of Technology
第 2 著者 氏名(和/英) 石川 眞澄 / Masumi ISHIKAWA
第 2 著者 所属(和/英) 九州工業大学大学院 生命体工学研究科
Graduate School of Life Science and Systems and Engneering, Kyushu Institute of Technology
発表年月日 2004/3/12
資料番号 NC2003-207
巻番号(vol) vol.103
号番号(no) 734
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日