| Project/Area Number |
19700138
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Intelligent informatics
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| Research Institution | Tokyo National College of Technology (2008)
Nagoya Institute of Technology (2007) |
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Principal Investigator |
KITAKOSHI Daisuke Tokyo National College of Technology, 情報工学科, 講師 (50378238)
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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 |
¥3,630,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2008: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2007: ¥2,200,000 (Direct Cost: ¥2,200,000)
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| Keywords | 機械学習 / 強化学習 / 混合モデル / 環境適応型学習システム / Khepera II / ベイジアンネット / 利益共有法 / Khepera II ロボット / 適応システム / Profit Sharing / 確率推論 |
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| Research Abstract |
本研究では,機械学習の一つである強化学習と,確率モデルとして知られるベイジアンネットの混合モデルを用いた環境適応型オンライン学習システムを提案し,これを実装した移動エージェント(ロボット)の複雑・動的な環境での適応性能評価を目的とした.提案手法はノイズを含む環境や,環境の様々な変化に対して柔軟に適応可能であること,および指数型混合モデルに固有の特徴として,広範な環境情報を少数のベイジアンネットによって表現可能であることが実験的に示された.
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