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「一般化塗りつぶし問題」におけるマルチエージェント強化学習
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220947
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/22094782cc0595-6eae-4760-96b6-6a2d3031ff66
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||
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公開日 | 2022-02-17 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | 「一般化塗りつぶし問題」におけるマルチエージェント強化学習 | |||||||||
言語 | ||||||||||
言語 | jpn | |||||||||
キーワード | ||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||
主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
資源タイプ | ||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||||
著者所属 | ||||||||||
立教大 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
立教大 | ||||||||||
著者名 |
岩井, 大河
× 岩井, 大河
× 三宅, 陽一郎
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | 本研究では「一般化塗りつぶし問題」にボトムアップ型のマルチエージェントとトップダウン型指揮官モデルを実装し、合計10Mステップ分の学習をさせ、様々な観点から比較をした。この問題は複数のエージェントで平面全体を塗りつぶすゲームであり、お掃除ロボなど複数のロボットを協調させるアルゴリズムの探究にも利用できる。各エージェントには平面の座標を観測値として渡し、全体を塗り終わると各エージェントに報酬が与えられる。本研究で比較する目的は、平面の形状に応じてマルチエージェントと指揮官モデルのどちらが効率的なアルゴリズムかを判断するためである。複数のドローンに効率的に空間を探索させる手法として役立つ。 | |||||||||
書誌レコードID | ||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
書誌情報 |
第84回全国大会講演論文集 巻 2022, 号 1, p. 405-406, 発行日 2022-02-17 |
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出版者 | ||||||||||
言語 | ja | |||||||||
出版者 | 情報処理学会 |