WEKO3
アイテム
異種マルチエージェント環境における深層強化学習を用いた協調行動獲得
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2000231
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2000231d26cec0a-8b99-4342-9ee9-e7d3ca59eac5
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-ICS25216013.pdf (2.3 MB)
2027年2月11日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2025 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 | 2025-02-11 | |||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||||
| タイトル | 異種マルチエージェント環境における深層強化学習を用いた協調行動獲得 | |||||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||||||
| タイトル | Acquisition of cooperative behavior using deep reinforcement learning in a heterogeneous multi-agent environment | |||||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||||||
| 名古屋工業大学 | ||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 名古屋工業大学 | ||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 名古屋工業大学 | ||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 中部大学 | ||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 名古屋工業大学 | ||||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||||
| 名古屋工業大学 | ||||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||||
| Nagoya Institute of Technology | ||||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||||
| Nagoya Institute of Technology | ||||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||||
| Nagoya Institute of Technology | ||||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||||
| Chubu University | ||||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||||
| Nagoya Institute of Technology | ||||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||||
| Nagoya Institute of Technology | ||||||||||||||||||
| 著者名 |
薄,佑太
× 薄,佑太
× 森山,甲一
× 武藤,敦子
× 松井,藤五郎
× 島,孔介
× 犬塚,信博
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||||
| 内容記述 | 異種マルチエージェントの物理ベース協力型ゲームGeometry Friendsにおける協力行動は，これまで事前に設計された規則が用いられてきたが，状態表現を工夫し表形式の強化学習手法で学習が可能となった．しかし，状態表現は設計者の経験則から設定するため，それが最良のものであるとは限らない．本研究では深層強化学習を用い，状態表現を設計者が定義することなく，自律的に最適な協力行動の獲得を目指す． | |||||||||||||||||
| 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 2025-ICS-216, 号 13, p. 1-6, 発行日 2025-02-11 |
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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 | |||||||||||||||||
