最適経路問題に対して汎化能力を有する強化学習法の提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18071

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: 2018/09/26

タイトル(英語): Reinforcement Learning Method with Generalization Ability for Solving an Optimal Routing Problem

著者名: 飯間 等(京都工芸繊維大学),大西 鴻哉(京都工芸繊維大学)

著者名(英語): Hitoshi Iima(Kyoto Institute of Technology),Hiroya Oonishi(Kyoto Institute of Technology)

キーワード: 強化学習|reinforcement learning

要約(日本語): 複数存在する目標座標を訪れる経路の中の最適経路を求めるための強化学習法を提案する。この学習法は一度の学習のみで目標座標がどこにあっても最適経路を求められる汎化能力に優れたものとなっている。

要約(英語): This paper proposes a reinforcement learning method for finding the optimal route of routes including multiple goal positions. The proposed method can find the optimal route even for any set of goal positions once an agent learns, and its generalization ability is outstanding.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,008 Kバイト