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アイテム
クラスタリングと経験共有を用いたマルチエージェント強化学習の学習手法の提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232678
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232678459e7706-2ae9-47df-a09a-027b992b0d8a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-ICS24212005.pdf (1.9 MB)
2026年2月22日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, ICS:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-02-22 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | クラスタリングと経験共有を用いたマルチエージェント強化学習の学習手法の提案 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 現在，早稲田大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 現在，早稲田大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Presently with Waseda Uniersity | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Presently with Waseda Uniersity | ||||||||||
| 著者名 |
井口, 要
× 井口, 要
× 菅原, 俊治
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年，マルチエージェント深層強化学習の研究は活発だが，全エージェントが同質 (homogeneous agents) であるという仮定をおくことが多い．しかし，高度で複雑なシステムでは，異質エージェント (heterogeneous agents) が混在する場合もある．本研究では，エージェント間の経験を共有することで報酬が疎となる環境でも効率的に探索することができる既存の学習手法である Shared Experience Actor-Critic (SEAC) を，エージェントの類似度に基づいてクラスタリングすることで，類似したエージェント間での経験共有を可能にし，これを異種エージェント環境に適応した学習手法を提案する．評価実験を通して，提案手法が SEAC の持つ利点を残したまま，異種エージェント環境においても高効率な協調行動ができることを示す． | |||||||||
| 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 2024-ICS-212, 号 5, p. 1-7, 発行日 2024-02-22 |
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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 | |||||||||
