[4G1-GS-2j] 機械学習：要素技術

[4G1-GS-2j-02] マルチエージェント強化学習問題への好奇心探索の適用

〇岩科 亨¹、森山 甲一¹、松井 藤五郎²、武藤 敦子¹、犬塚 信博¹ (1. 名古屋工業大学 大学院工学研究科 工学専攻、2. 中部大学 生命健康科学部 臨床工学科)

キーワード：強化学習

強化学習は自動運転などの現実世界の複雑な制御問題に対処可能であることが示されている．一方で，現実世界のように，複数のエージェントが存在する環境で個々のエージェントが学習するには，エージェントが複数になることで増大する方策空間の効率的な探索が必要となる．そこで本研究では，単一エージェントの強化学習の効率的な探索手法である好奇心探索をマルチエージェント環境における強化学習に導入し，学習効率の向上を試みた．マルチエージェント環境の代表的な問題である追跡問題を用いて実験を行ったところ，好奇心探索を導入しない場合と比べ，学習初期における学習速度が向上することが判明した．