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入れ子型並列交渉問題のためのDeep Deterministic Policy Gradient
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230026
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2300267607b0f1-60e7-4f8b-8951-b86c7b1cdea3
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z85-6S-08.pdf (277.9 kB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 入れ子型並列交渉問題のためのDeep Deterministic Policy Gradient | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 農工大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 農工大 | ||||||||||
| 著者名 |
荒川, 亮太
× 荒川, 亮太
× 藤田, 桂英
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 自動交渉の分野では，強化学習を利用して交渉戦略を獲得する研究が進められている．このような研究では，主に1対1の交渉を扱っている．自動交渉をサプライチェーンマネジメントに応用する場合，供給側と需要側の2方向に対して同時に交渉する入れ子型並列交渉を行う必要がある．このような交渉問題では，2方向の交渉を同時に考慮しながら行動選択を行う必要がある．本研究では，入れ子型並列交渉を適切に行う戦略をDeep Deterministic Policy Gradientによって獲得する．並列に行われる交渉の学習器の一部を共有することにより，効果的に学習可能なフレームワークを提案する． | |||||||||
| 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. 463-464, 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 | |||||||||
