ロボット行動学習への事例ベースの適用

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2000-07-18
• タイトル: ロボット行動学習への事例ベースの適用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Aproach of Robot Behavior Learning using Case - based Reasoning
• 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: 和歌山大学大学院システム工学研究科
• 著者所属: 和歌山大学大学院システム工学研究科
• 著者所属: 和歌山大学大学院システム工学研究科
• 著者所属: 九州工業大学大学院情報工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Systems Engineering, Wakayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Systems Engineering, Wakayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Systems Engineering, Wakayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information Engineering, Kyushu Institute of Technology
• 著者名: 頼光, 正典; 松田, 憲幸; 瀧, 寛和; 安部, 憲広
• 著者名(英): Masanori, Yorimitsu; Noriyuki, Matsuda; Hirokazu, Taki; Norihiro, Abe
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文は、リアルタイム環境下での学習に事例ベースを適用する方法について論じている。ロボットの行動学習は、行動主義的な人工知能の典型的な問題であり、強化学習、GAや帰納推論などを利用した学習方法が適用されている。一方、事例ベース推論は、獲得・経験した事例を多くの処理を必要とせず蓄積・適用が可能である点からリアルタイムに適した行動学習の方法である。学習内容では事前に知識を準備している強化学習には劣るが、事例ベースの利用には、事前知識なしで行動の事例を簡単に獲得できる利点がある。本研究では、「事例の一般化度合い」、「事例の問題カバー度合い」と「事例の個数」の観点からロボットの行動学習への適用方法について論じる。また、評価には、ロボカップのシミュレーションリーグのプラットフォームを利用している。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper described an application method of case-based reasoning for a robot action learning in real-time environment. The robot action learning is a typical problem of behavior-based AI. Reinforcement learning, GA and induction are adopted for this problem. On the other hand, the case-based reasoning is suitable for real-time action learning, because it is not necessary for the method to process row acquired cases. The efficiency of the knowledge extracted by this method is not better than the reinforcement learning. But the latter method needs the prior knowledge, and the former one has the advantage that it doesn't need that knowledge. We discuss the application methodology of case-based robot action learning in view of "generalization ratio of cases", "covering ratio of the problem space with cases" and "the number of cases". We use the Robocup simulator for evaluation of this method.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11135936
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告知能と複雑系（ICS）; 巻 2000, 号 66(2000-ICS-121), p. 85-90, 発行日 2000-07-18
• 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