部分環境変化時における追加学習型強化学習

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS12-2

グループ名: 【C】平成22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: 2010/09/02

タイトル(英語): An incremental reinforcement learning for partial environment change

著者名: 高田 浩行(千葉工業大学)

著者名(英語): Hiroyuki Takata(Chiba Institute of Technology)

キーワード: 強化学習|環境変化|追加学習追加学習|reinforcement learning|environmental change|incremental learning

要約(日本語): 非マルコフ決定過程の環境における強化学習の問題点として、環境変化時に何らかの処理を行わないと、学習が正しく進まないというものがある。実世界の環境の変化は全体が大きく変わることは少なく、一部分が変化することが多い。そのため、変化前の学習結果を再利用できると考えられる。そこで、本論文では環境変化前に得られた最短経路を保存しておき、環境が変化した部分を特定し、その周辺のみを再学習する手法を提案する。

PDFファイルサイズ: 1,367 Kバイト