Isomapを用いたNeuroevolutionによるMarioエージェントの構成

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST10007

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2010/12/04

タイトル(英語): Constitution of Mario Agents by using Neuroevolution with Isomap

著者名: 半田 久志(岡山大学)

著者名(英語): Handa Hisashi(Okayama University)

キーワード: Ｎｅｕｒｏｅｖｏｌｕｔｉｏｎ|　ＰＳＯ|Ｍａｉｒｏ　ＡＩ|Ｉｓｏｍａｐ|多様体学習|次元縮約|Neuroevolution| PSO|Mairo AI|Isomap|Manifold Learning|Dimensinoality

要約(日本語): 本稿では、Isomapにより次元縮約を行った入力を用いたNeuroevolutionについて考察する。対象問題としてWCCIなどでコンペティションが催されているMario AIを用いる。具体的には、Mario Agentsが各時刻で得られる、シーン情報を対象として、多様体学習の一手法であるIsomapを用いて低次元情報を作成する。提案手法では特徴抽出の労力が少なく、効率的に進化が行えることを示す。

要約(英語): In this paper, we propose a use of the Isomapfor Neuroevolution. Mario AI is employed as test bedof the proposed method. Scene Informations perceivedby Mario are reduced their dimesionality. We willshow that as a consequence of the dimesionalityreduction, the neuroevolution performs well.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,930 Kバイト