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2016 年度 研究成果報告書

マルチエージェント系における経験強化型学習XoLの理論と応用

研究課題

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研究課題/領域番号 26330267
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 知能情報学
研究機関独立行政法人大学改革支援・学位授与機構

研究代表者

宮崎 和光  独立行政法人大学改革支援・学位授与機構, 研究開発部, 准教授 (20282866)

研究期間 (年度) 2014-04-01 – 2017-03-31
キーワードマルチエージェントシステム / 経験強化型学習 / 強化学習 / 機械学習 / 人工知能 / ソフトコンピューティング
研究成果の概要

マルチエージェント学習における経験強化型学習XoLに関する発展的研究として、複数のエージェントが同時に学習することによって生じる同時学習問題を回避する手法を提案した。また、マルチエージェント学習における間接報酬の正の効果の解析を行った。具体的には、「間接報酬により不完全知覚問題を軽減する手法」を提案するとともに、「全エージェントが報酬を得るための定理」としてのとりまとめを行った。さらに、Keepawayタスク等への適用を通じて、マルチエージェント学習におけるXoLの有効性を示すための応用例の拡充を図った。これらの成果により、マルチエージェント学習におけるXoLの優位性を強く主張できたと考える。

自由記述の分野

機械学習

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公開日: 2018-03-22  

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