実数値環境におけるマルチエージェントの強化学習
書誌事項
- タイトル別名
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- Reinforcement Learning of Multi-Agents on Real Number Environment
- Consideration on Result of Numerical Simulation
- 数値実験結果の検討
抄録
マルチエージェントの標準問題に追跡問題がある。これはマス目上で、4つの青エージェントが1つの赤エージェントを追跡して捕獲する問題である。前回、この環境を実数値に拡張し、距離と方向のファジィ集合を状態とするファジィQ-Learningを用いて各エージェントの学習を行う方法を提案した。今回は、前回提案した環境とアルゴリズムを用いて数値シミュレーションを行った。その結果、前回定めた実験環境では少ない状態数で問題を解くことができた。その理由として、逃げる赤エージェントと追う青エージェントの速さが同じでも、赤エージェントの動きがランダムなので青エージェントからあまり離れないということと、青エージェントの持つ捕獲範囲が広いうえ、3つの青エージェントで捕獲できる場合が多いことが挙げられる。
収録刊行物
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- 日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集
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日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 23 (0), 295-295, 2007
日本知能情報ファジィ学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390001205666944768
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- NII論文ID
- 130004730231
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可