実数値環境の追跡問題におけるファジィ強化学習の比較
書誌事項
- タイトル別名
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- Comparison of Fuzzy Reinforcement Learning in Pursuit Problem of Real Number Environment
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。我々はこれを実数値に拡張し、赤エージェントとの距離と方向のファジィ集合を状態とするファジィQ学習を用いて各青エージェントの学習を行ってきた。ファジィQ学習は、行動するごとに一つ前の行動に対して学習を行う方法である。本研究では、一つ前の行動だけでなく、それまでのすべての行動に対して学習を行う方法であるファジィProfitSharing、ファジィQ(λ)、2種類のファジィQ(λ)の拡張手法を実数値環境の追跡問題に適用し、シミュレーションを行い、成功率と成功ターン数を比較した。シミュレーションの結果、ファジィQ(λ)と1種類のファジィQ(λ)の拡張手法が最も良い性能であることがわかった。
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 27 (0), 18-18, 2011
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
- 1390282680649809792
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- NII論文ID
- 130004591775
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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