免疫的手法を用いた学習エージェントらの獲得方策について

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS15-2

グループ名: 【C】平成17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: 2005/09/06

タイトル(英語): Strategy obtained by learning agents using the immune system

著者名: 小川 長久(山口大学),大林 正直(山口大学),小林 邦和(山口大学),呉本 尭(山口大学)

著者名(英語): Kogawa Nagahisa(Yamaguchi University),Obayashi Masanao(Yamaguchi University),Kobayashi Kunikazu(Yamaguchi University),Kuremoto Takashi(Yamaguchi University)

キーワード: 強化学習|マルチエージェント|協調行動|遺伝的アルゴリズム|免疫システムロボカップ|Reinforcement learning|Multi-agent|Cooperative behavior|Genetic algorithm|Immune systemRoboCup

要約(日本語): マルチエージェントシステムは、複雑系の重要な研究手法として注目されている。本研究では、このマルチエージェントシステムの標準問題であるサッカー問題に着目し、サッカー問題における創発現象の一つといわれている協調行動が学習エージェントにより如何にして実現されるのかという問題について取り組んだ。エージェントの学習方法としては従来から用いられている強化学習法に近年注目されている生体の免疫システムからヒントを得た免疫的手法を取り入れた方法を用いた。計算機実験の環境としてはRoboCupサッカーで用いられているシミュレータを用い、取り扱うサッカー問題としては少人数で構成される問題について取り扱う。

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