| 講演名 | 2009-02-28 マルチエージェント環境における経路決定問題への強化学習アルゴリズムの適用 増田 健司, 三堀 邦彦, |
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| 抄録(和) | 近年、多くの研究者がセルオートマトンによる歩行者の流れのモデルの構築を試みている。人工知能の分野では、そうしたモデルがマルチエージェントシステムとして解釈される。本稿は、マルチエージェント環境における強化学習アルゴリズムに基づく経路決定について議論する。その環境における経路決定能力を向上させるために、我々はエージェントの周りに「エージェント自身の領域」を設ける。学習エージェントは複数のエージェント間におけるこの領域の重なりを回避しつつ、強化学習アルゴリズムに基づきその行動を決定する。 |
| 抄録(英) | Recently, many researchers try to construct the models of the pedestrian flow by using the cellular automata. In the field of the artificial intelligence, such model can be interpreted as a kind of the multi-agent systems. This article discusses finding route based on the reinforcement learning algorithm in the multi-agent environment. In order to improve the ability to find the route in the environment, we prepare "the agent's own area" around the agent. While the learning agent avoids the overlapping of the areas between the plural agents, and it decides the action based on the reinforcement learning algorithm. |
| キーワード(和) | 強化学習アルゴリズム / 経路決定 / マルチエージェント / 歩行者の流れ |
| キーワード(英) | Reinforcement learning algorithm / Finding route / Multi-agent / Pedestrian flow |
| 資料番号 | NLP2008-132 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2009/2/21(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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 | Nonlinear Problems (NLP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | マルチエージェント環境における経路決定問題への強化学習アルゴリズムの適用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Finding Route in a Multi-agent Environment Based on Reinforcement Learning Algorithm |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 強化学習アルゴリズム / Reinforcement learning algorithm |
| キーワード(2)（和/英） | 経路決定 / Finding route |
| キーワード(3)（和/英） | マルチエージェント / Multi-agent |
| キーワード(4)（和/英） | 歩行者の流れ / Pedestrian flow |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 増田 健司 / Kenji MASUDA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 拓殖大学工学部電子システム工学科 Department of Electronics and Computer Systems, Takushoku University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 三堀 邦彦 / Kunihiko MITSUBORI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 拓殖大学工学部電子システム工学科 Department of Electronics and Computer Systems, Takushoku University |
| 発表年月日 | 2009-02-28 |
| 資料番号 | NLP2008-132 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | 442 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | |