模範的軌道を用いた逆強化学習導入によるモデルフリー制御の実現

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-089

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Realization of a Model Free Control via Inverse Reinforcement Learning using Exemplary Trajectory

著者名: 今村麟太郎（千葉大学）,荒井幸代（千葉大学）

著者名(英語): Rintaro Imamura (Chiba University),Sachiyo Arai (Chiba University)

キーワード: 敵対生成型逆強化学習|自律システム|Adversarial Inverse Reinforcement Learning|autonomous systems

要約(日本語): モデルフリーの方法として強化学習を導入し，AUV による衝突回避問題を通じてその効果を検証する。具体的には，強化学習適用においてボトルネックとされる報酬設計問題や，状態行動空間の離散表現に起因する爆発に注目する。前者に対しては，敵対型逆強化学習（Adversarial Inverse Reinforcement Learning）を，後者に対しては Actor-Critic を導入した方法を提案する。また，計算機実験によって，制御則（方策）を得るまでの学習効率と，その性能を評価した。これらの結果から，提案

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 472 Kバイト