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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抄録
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。
収録刊行物
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- 第79回全国大会講演論文集
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第79回全国大会講演論文集 2017 (1), 631-632, 2017-03-16
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050855522083522304
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- NII論文ID
- 170000174831
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- NII書誌ID
- AN00349328
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- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00180988/
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- conference paper
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- データソース種別
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- IRDB
- CiNii Articles