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早稲田大学
菅原 俊治
教授
機関別共同研究
Discovery Saga
論文分野別Discovery Saga
研究テーマDiscovery Saga
協賛企業
共同研究先:Real World Computing Partnership
Unknown
共同研究数 1
Conference Paper
1998
Springer
Multi-agent reinforcement learning system integrating exploitation- and exploration-oriented learning
探索型学習と発展型学習を統合したマルチエージェント強化学習システム
Satoshi Kurihara, Toshiharu Sugawara, Rikio Onai
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
【抄録】
This paper proposes and evaluates MarLee, a multi-agent reinforcement learning system that integrates both exploitation- and exploration-oriented learning. Compared with conventional reinforcement learnings, MarLee is more robust in the face of a dynamically changing environment and is able to perform exploration-oriented learning efficiently even in a large-scale environment. Thus, MarLee is well suited for autonomous systems, for example, software agents and mobile robots, that operate in dynamic, large-scale environments, like the real-world and the Internet. Spreading activation, based on the behavior-based approach, is used to explore the environment, so by manipulating the parameters of the spreading activation, it is easy to tune the learning characteristics. The fundamental effectiveness of MarLee was demonstrated by simulation. © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1998.
【抄録日本語訳】
本論文では、搾取指向学習と探索指向学習を統合したマルチエージェント強化学習システムMarLeeを提案し、評価する。MarLeeは従来の強化学習と比較して、動的に変化する環境に対してロバストであり、大規模環境においても探索指向の学習を効率的に行うことが可能である。したがって、MarLeeは、例えば、ソフトウェアエージェントや移動ロボットなど、実世界やインターネットのような動的かつ大規模な環境で動作する自律システムに適しています。行動ベースアプローチに基づく拡散活性化を用いて環境を探索するため、拡散活性化のパラメータを操作することで、学習特性のチューニングが容易である。MarLeeの基本的な有効性は、シミュレーションによって実証された。© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1998.