2021年度 人工知能学会全国大会(第35回)

講演情報

一般セッション

一般セッション » GS-2 機械学習

[4G1-GS-2j] 機械学習:要素技術

2021年6月11日(金) 09:00 〜 10:40 G会場 (GS会場 2)

座長:杉山 麿人 (国立情報学研究所)

09:20 〜 09:40

[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.

講演PDFパスワード認証
論文PDFの閲覧にはログインが必要です。参加登録者の方は「参加者用ログイン」画面からログインしてください。あるいは論文PDF閲覧用のパスワードを以下にご入力ください。

パスワード