GPGPUを用いた2人ゲームにおける強化学習の高速化

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Abstract

マルチエージェントシミュレーションの分野では、エージェント数の増大に伴い計算時間が増加する問題がある。そこで近年、画像処理に用いられるGPUの並列計算に特化した性質によって汎用計算を行うGPGPUを利用し、エージェントが並列にタスクを実行することでシミュレーション全体の高速化を行う研究が進められている。しかし、GPUで実行するエージェント自体は単純なものが多く、強化学習を行う等複雑なものはほとんど見られない。そのため本研究では複雑なエージェントを用いるシミュレーションに2人ゲームにおける強化学習を選び、GPGPUを用いたいくつかの手法で高速化し、比較を行った。

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