強化学習問題のための分布推定アルゴリズム

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS5-2

グループ名: 【C】平成20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: 2008/08/20

タイトル(英語): Estimation of Distribution Algorithms for Solving Reinforcement Learning Problems

著者名: 西村 徳栄(岡山大学),半田 久志(岡山大学)

著者名(英語): Nishimura Tokue(Okayama University),Handa Hisashi(Okayama University)

キーワード: 分布推定アルゴリズム|強化学習問題|条件付確率場条件付確率場|Estimation of Distribution Algorithms|Reinforcement Learning Problems|Conditional Random Fields

要約(日本語): 分布推定アルゴリズムは確率モデルを用いた進化計算手法であり,その探索性能から,近年注目されているアルゴリズムである.これはSGAと同様の組合せ最適化問題や関数最適化といった問題に対する最適化アルゴリズムであり,これまで環境とのインタラクションを要する強化学習問題に適用されてこなかった.本研究では,強化学習問題を解くために必要とされる政策πを条件付確率場を用いて推定する,新しい分布推定アルゴリズムの提案を行う.

PDFファイルサイズ: 4,102 Kバイト