強化学習におけるファジィ状態空間の動的構築-状態のファジィ集合の調整-

DOI
  • 細谷 優
    大阪府立大学 大学院理学系研究科 情報数理科学専攻
  • 山村 忠義
    大阪府立大学 大学院理学系研究科 情報数理科学専攻
  • 馬野 元秀
    大阪府立大学 大学院理学系研究科 情報数理科学専攻
  • 瀬田 和久
    大阪府立大学 大学院理学系研究科 情報数理科学専攻

書誌事項

タイトル別名
  • Reinforcement Learning Based on Dynamic Construction of the Fuzzy State Space -Adjustment of Fuzzy Sets of States-

抄録

以前に，実数値環境下のQ-learningにおいて，状態空間を動的に構築していく方法を提案した．これは，状態のないところから必要に応じて状態を追加し，報酬を用いて更新を行ないながら，不要な状態を削除するというものであった．この方法では行動の削除を行なっていたが，各状態変数のファジィ集合は生成した時のままであった．そこで，本論文では，ファジィ集合の中心値と幅をTD誤差を用いて調整する方法を提案する．これらにより観測データにより柔軟に対応できると考えられる．そして，この方法を実数値環境下における追跡問題に適用する．

収録刊行物

キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390282680644306048
  • NII論文ID
    130004591348
  • DOI
    10.14864/fss.22.0.216.0
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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