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. 86回
  3. 人工知能と認知科学

マルチエージェント強化学習を用いた効率的未踏領域探査のための共有情報の比較

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235984
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235984
98a63c1b-082e-4b77-9fc7-acc152af3bc4
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z86-2Q-06.pdf IPSJ-Z86-2Q-06.pdf (255.9 kB)
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2024-03-01
タイトル
タイトル マルチエージェント強化学習を用いた効率的未踏領域探査のための共有情報の比較
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
兵庫県大
著者所属
兵庫県大
著者名 野中, 和典

× 野中, 和典

野中, 和典

Search repository
川嶋, 宏彰

× 川嶋, 宏彰

川嶋, 宏彰

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 知能ロボットによる未知の領域の探査は,惑星調査やレスキューなど様々な分野において重要なタスクである.近年,複数ロボットによる探査では,マルチエージェント深層強化学習(MARL)を用いたアプローチが主流となっている.一方で,これらMARLを用いた探査においては,各個体がどのような観測情報を持ち,交換すると効率的に探査できるのかは未だ明らかではない.本研究では,各エージェントが探査することによって得る地図情報や,そのほかの観測情報,通信によって互いに共有する情報の組み合わせを複数パターン用意し,探査効率を比較することで,どのような観測情報の共有が探査を行う上で有効であるかを検証する.
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86回全国大会講演論文集

巻 2024, 号 1, p. 281-282, 発行日 2024-03-01
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 09:26:27.048013
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