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. 84回
  3. 人工知能と認知科学

「一般化塗りつぶし問題」におけるマルチエージェント強化学習

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220947
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220947
82cc0595-6eae-4760-96b6-6a2d3031ff66
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z84-2S-06.pdf IPSJ-Z84-2S-06.pdf (442.9 kB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2022-02-17
タイトル
タイトル 「一般化塗りつぶし問題」におけるマルチエージェント強化学習
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
立教大
著者所属
立教大
著者名 岩井, 大河

× 岩井, 大河

岩井, 大河

Search repository
三宅, 陽一郎

× 三宅, 陽一郎

三宅, 陽一郎

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では「一般化塗りつぶし問題」にボトムアップ型のマルチエージェントとトップダウン型指揮官モデルを実装し、合計10Mステップ分の学習をさせ、様々な観点から比較をした。この問題は複数のエージェントで平面全体を塗りつぶすゲームであり、お掃除ロボなど複数のロボットを協調させるアルゴリズムの探究にも利用できる。各エージェントには平面の座標を観測値として渡し、全体を塗り終わると各エージェントに報酬が与えられる。本研究で比較する目的は、平面の形状に応じてマルチエージェントと指揮官モデルのどちらが効率的なアルゴリズムかを判断するためである。複数のドローンに効率的に空間を探索させる手法として役立つ。
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84回全国大会講演論文集

巻 2022, 号 1, p. 405-406, 発行日 2022-02-17
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 2025-01-19 14:21:38.000150
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