ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 全国大会
  2. 80回
  3. 人工知能と認知科学

マルチエージェント探索問題における粗視化とフィルタリングの統合手法による領域分割について

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/188686
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/188686
daf93892-4e76-4b0a-b4c2-e47aef6cd8fd
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z80-2Q-04.pdf IPSJ-Z80-2Q-04.pdf (198.9 kB)
Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2018-03-13
タイトル
タイトル マルチエージェント探索問題における粗視化とフィルタリングの統合手法による領域分割について
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
早大
著者所属
早大
著者所属
早大
著者名 湯德, 尊久

× 湯德, 尊久

湯德, 尊久

Search repository
杉山, 歩未

× 杉山, 歩未

杉山, 歩未

Search repository
菅原, 俊治

× 菅原, 俊治

菅原, 俊治

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では,マルチエージェント探索問題において,回収に複数体のエージェント が必要な対象物が複数種類ある環境を想定する.探索問題や追跡問題では,環境が複雑で大規模なほど,学習のための状態空間が増加し,学習が困難となる.我々は,エージェントの視野から得られる情報を制限,さらに粗視化を用いて状態空間を抽象化することで学習の効率を高く維持する手法を提案した.本稿では,本提案手法を用いた場合,探索領域を分割し担当領域を設定した場合としなかった場合とを比較して,全体の探索効率への影響を調査,評価する
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80回全国大会講演論文集

巻 2018, 号 1, p. 349-350, 発行日 2018-03-13
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-20 01:53:35.944066
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3