マルチエージェント強化学習における揺らぎパラメータつき状態フィルタを利用した役割分化

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST20045,CT20111

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム/【C】電子・情報・システム部門 制御合同研究会

発行日: 2020/12/13

タイトル(英語): A method of role differentiation using a state space filter with a waveform changing parameter in multi-agent reinforcement learning.

著者名: 永吉 雅人(新潟県立看護大学),エルダトン サイモン(新潟県立看護大学),玉置 久(神戸大学)

著者名(英語): Masato Nagayoshi(Niigata College of Nursing),Simon Elderton(Niigata College of Nursing),Tamaki Hisashi(Kobe University)

キーワード: 強化学習|役割分化|メタパラメータ|揺らぎ|認知の歪み|状態フィルタ|reinforcement learning |role differentiation|meta-parameter |waveform changing|cognitive distortion|state space filter

要約(日本語): 筆者らは，強化学習エージェントにおける個性の創出を目指して、「認知の歪み」に注目し、それを模倣したメタパラメータを波形変化（浮き沈み）するメタパラメータである揺らぎパラメータの導入を提案している。本稿では計算機実験により、マルチエージェントタスクの一つである追跡問題において、揺らぎパラメータを導入した状態フィルタによる役割分化性能を確認する．_x000D_

要約(英語): We have proposed a promoting method of role differentiation using "cognitive distortion" in multi-agent reinforcement learning. In the proposed method, we have introduced a waveform changing parameter. Then we confirm the effectiveness of role differentiation using a state space filter with the waveform changing parameter through computational experiments using "Pursuit Game" as one of multi-agent tasks.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,110 Kバイト