| 研究概要 |
本研究は,異種マルチエージェントによる学習を対象に,エージェントを組み合わせて系を構成する際,組み合わせるエージェントの種類とその組み合せ方が,全体のパフォーマンス等の評価に与える影響を実験的に調査することを目的とする.具体的には,エージェント同士が経験を共有するという条件のもとで,パラメータの同一であるQ-学習を用いる複数の強化学習エージェントが学習を行う場合(同種の系)の特性と,パラメータの異なるQ-学習を用いる強化学習エージェントが学習を行う(異種の系)場合の特性を実験的に比較した.その結果,異種のエージェント系は,同種のエージェント系に比べて,問題の特性に影響され難く,安定して収束する事がわかった.
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