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アイテム
マルチエージェント多目的強化学習における各エージェントが重視する報酬の違いによる自律的機能分化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/224871
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2248712270953e-5662-4e18-9bef-65fd064ad836
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-ICS23209008.pdf (1.1 MB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-02-26 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | マルチエージェント多目的強化学習における各エージェントが重視する報酬の違いによる自律的機能分化 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東洋大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東洋大学 | ||||||||||
| 著者名 |
田中, 優暉
× 田中, 優暉
× 山田, 和明
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 強化学習には，報酬は設計者の知識や経験に依存してしまい，報酬を適切に設計することは困難であるという課題がある．そこで，報酬に重み付けをしなくても適切な学習をすることに成功すれば，設計者の負担を軽減できると考えた．本研究では，狭路すれ違い問題において，報酬に重みを付けない場合の tMAC の学習性能について検証した． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA11135936 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告知能システム（ICS） 巻 2023-ICS-209, 号 8, p. 1-4, 発行日 2023-02-26 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-885X | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
