Performance Analysis of a Reinforcement Learning Agent Using Multivariate Analysis Method Based on Dimension Reduction
| Project/Area Number |
19500172
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Perception information processing/Intelligent robotics
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| Research Institution | Hachinohe National College of Technology |
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Principal Investigator |
KAMAYA Hiroyuki Hachinohe National College of Technology, 電気情報工学科, 教授 (70224657)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
工藤 憲昌 独立行政法人国立高等専門学校機構八戸工業高等専門学校, 電気情報工学科, 教授 (40270194)
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| Co-Investigator(Renkei-kenkyūsha) |
KUDOH Norimasa 八戸工業高等専門学校, 電気情報工学科, 教授 (40270194)
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| Project Period (FY) |
2007 – 2008
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2008)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2008: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2007: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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| Keywords | 強化学習 / 関数近似 / 自律移動ロボット / 機械学習 / エージェント / 統計数学 / ハイパフォーマンス・コンピューティング / 知能ロボティクス |
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| Research Abstract |
高次元の連続状態空間を直接扱うことのできるモデル追加型の強化学習アルゴリズムを開発した。このアルゴリズムの最大の特徴は、関数近似器のパラメータをうまく設定することで、モデル数を小さく抑えつつも良好な学習性能を実現できる点にある。このため、まず、パラメータの挙動解析を行い、最良のパラメータを見出した。つぎに、10次元の連続状態空間をもつ移動ロボットの移動障害物回避問題に適用し、有効性を確認した。
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Report
(3 results)
Research Products
(11 results)
