2022 Fiscal Year Annual Research Report
Cooperative Strategy Learning and Knowledge Evolution to Adapt to Dynamism in Unknown Cooperation and Environment in Multi-agent System
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21KK0206
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
上野 史 岡山大学, 自然科学学域, 助教 (30880687)
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2022
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| Keywords | 進化計算 / 強化学習 / 未知環境 / 知識転移 / マルチエージェントシステム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，(1)未知の動的環境上の解釈可能な知識生成手法の提案および(2)進化的知識を持つエージェント間の協調行動学習法の提案の2つの研究課題について実施した．具体的には，知覚エイリアシングにより従来の知識が利用できず，その手がかりもない未知の状況において，他の領域で学習した知識から特徴的な部分を抽出して組み合わせ，更に未知の状況においてはその特徴を階層的に組み合わせることで，時系列的に遷移する状態の共通点と未知の状況との特徴の共通点の双方を考慮した学習が可能となる手法を提案した．また，複数種類の形状の環境におけるロボットのナビゲーション問題に提案手法を適用してその有効性を示した．これにより，未知環境における知識の利用方法に関し重要な知見を得た．特に，観測した情報に手がかりのない未知の状況であっても，過去に観測した情報を利用することで適応可能であり，また状態遷移を繰り返しても未知の状況に陥り続けて過去の情報が役立たない時であっても，階層構造を用いて観測情報の時系列的なパターンを学習することで追従可能であることが重要な知見となった．本成果は，エージェントの数や環境の変化によって未経験の状況に直面しても，自身の知識を最大限に利用してそれに追従し，目的を達成する上で最適な行動を学習可能であるという点において重要な成果である．本成果は当該分野のトップカンファレンスであるGECCO 2023において発表する予定である．
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