強化学習を導入したマルチエージェント最適化アルゴリズム

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS7-12

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): An Optimization Algorithm Using Multi-agents with Reinforcement Learning

著者名: 小林 容子(テプコシステムズ),相吉英太郎 (慶應義塾大学)

著者名(英語): Yoko Kobayashi(Tepco Systems Corporation),Eitaro Aiyoshi(Keio University)

キーワード: マルチエージェント|強化学習|最適化最適化|Multi-agents|Reingorcement Learning|Optimization

要約(日本語): 本論文では、ある種の結合構造を有する複数の個体をエージェントと定義し、エージェント自身が複数の状態遷移を相互干渉しながら分散的に解く手法をマルチエージェントアルゴリズム(MAA)と呼び、収束性能を向上させるために、強化学習の概念や記憶メモリー等を導入した最適化アルゴリズムを提案する。最適化問題の例題として、多峰性の性質を持つ関数等を取りあげ、本手法の性能について他の手法との比較検討を行う。

PDFファイルサイズ: 2,110 Kバイト