講演名 1998/3/19
マルチエージェント強化学習
福澤 桂, ケルマンシャヒ バフマン,
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抄録(和) マルチエージェント問題を強化学習を用いて解く。ここでは、実際のサッカーを簡単なモデルで模擬し、敵、味方、共に5人のエージェントたちで、コンピュータ上で対戦するものである。この数値計算結果から、試合を多く重ねると、味方の各エージェントたちは、それぞれ個性を生み、チームでの自分自身の役割を持つことが確認できた。また、従来の強化学習法より効率が良くなる学習法を提案する。数値計算結果から、学習の効率が良くなることを従来法と比較することで検証し、提案手法の有効性を示した。
抄録(英) This paper deals with determination of multiagent problem using the reinforcement learning. In this study, an actual soccer problem is taking into account with imitating the problem (two sides members, ground, etc.) by a simple model. In this model, ten agents are assigned confronted on the computer:five agents for self-team members and five agents for opposite-team members. From the obtained results of numerical computations, when a plenty of games is repeated, it has been confirmed that each of the agents of self-team have their own activities and have produced their own individual performances in the team, respectively. Furthermore, in this paper a learning method that becomes even more efficient than the conventional reinforcement learning is proposed. Ultimately, in order to verify the effectiveness and validity of the proposed method, and also for verification of learning efficiency, it is compared with conventional method and showed promising results.
キーワード(和) マルチエージェント / 強化学習 / サッカー
キーワード(英) multiagent / reinforcenment learning / soccer
資料番号
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 1998/3/19(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) マルチエージェント強化学習
サブタイトル(和)
タイトル(英) Multiagent reinforcement learning
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) マルチエージェント / multiagent
キーワード(2)(和/英) 強化学習 / reinforcenment learning
キーワード(3)(和/英) サッカー / soccer
第 1 著者 氏名(和/英) 福澤 桂 / Kei Fukuzawa
第 1 著者 所属(和/英) 東京都立大学
Tokyo Metropolitan University
第 2 著者 氏名(和/英) ケルマンシャヒ バフマン / Bahman Kerumanshahi
第 2 著者 所属(和/英) 東京都立大学
Tokyo Metropolitan University
発表年月日 1998/3/19
資料番号
巻番号(vol) vol.97
号番号(no) 623
ページ範囲 pp.-
ページ数 5
発行日