研究課題
基盤研究(C)
強化学習を用いて人工生物型ロボット行動獲得を分析し、進化論的な観点からの考察を行おうとしたものである。昆虫、爬虫類、哺乳類と対称を変化させながら検討をすすめ、昆虫と爬虫類の比較では、脊椎がエネルギ効率の良い前進行動の獲得と密接な関係があることを明らかにし、哺乳類では行動の対称性がエネルギ効率の良い行動形態を少なくしていることを明らかにした。また、マルコフ性が保証されない大車輪ロボットを対象にし、確率的な挙動を可視化する手法を考案し、各種報酬と大車輪成功の関係を解明した。次に、人間が与える主観報酬は過去から未来への予測ができるので、現在のみに起因する客観情報よりも良い結果を与えることを示した。
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すべて 雑誌論文 (13件) (うち査読あり 13件) 学会発表 (3件) 備考 (1件)
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