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アイテム
コントローラ最適化におけるQDアルゴリズムの比較
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/229718
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2297180df0863e-0ed5-42f2-af61-161e7d43fcc0
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||
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| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | コントローラ最適化におけるQDアルゴリズムの比較 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | ソフトウェア科学・工学 | |||||||
| 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 | ||||||||
| お茶の水女子大 | ||||||||
| 著者名 |
清水川, 七海
× 清水川, 七海
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | QD(Quality-Diversity) アルゴリズムは従来の単目的最適化方法の代わりとして考案されたアルゴリズムである。解の質だけでなく多様性にも注目していることが特徴だ。空間に離散化された格子を設定し各格子に最も優れた個体を保有させることで良質な複数の異なる解を一度に保有することができ、局所的最適解に陥ることを防げるという利点がある。しかしこのようなアルゴリズムは高品質な解が得られる一方でまだ総合的なベンチマークを正確に評価するという機能に欠けている。本研究ではOpenAI gymの機能を応用した自動ベンチマークプラットフォームを提示する。 | |||||||
| 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85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 385-386, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||