マルチエージェント強化学習における報酬分配問題

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS19-4

グループ名: 【C】平成15年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2003/08/29

タイトル(英語): A Study of Reward Distribution Problem in Multi-agent Reinforcement Learning

著者名: 鶴岡 久(福岡工業大学)

著者名(英語): Hisashi Tsuruoka(Fukuoka Institute of Technology)

キーワード: 強化学習|マルチエージェント|大域報酬|報酬分配|追跡問題|Reinforcement learning|Multi-agent|Global reward|Reward distribution|Pursuit Problem

要約(日本語): 強化学習は報酬だけを手掛かりに学習を進めるものとして機械学習、人工知能分野で注目を浴びている。従来の強化学習では1エージェントを対象として報酬を唯一のスカラー値として与えてきたが、マルチエージェントでは多くのエージェントの共同作業として得られた大域報酬を分配する方法が重要であり、困難な問題である。本論文では目標関数の分配比に関する勾配に注目した探索法と分配行動をエージェントの結合行動に組み入れた分配価値関数を使った最適分配行動を求める手法を提案し、追跡問題に適用した良好な結果を報告する。

PDFファイルサイズ: 3,811 Kバイト