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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2008-03-28 10:50 MPIによる並列計算を用いたマルチエージェント強化学習のカオス制御への適用 ○佐藤倫久・安達雅春（東京電機大）  NLP2007-169 |
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| 抄録 | （和） | 強化学習は試行錯誤的学習アルゴリズムであり，明示的な教師信号を与えずに学習者が行った行動の評価のみを用いる学習法である．そのため望ましい行動を行えるようようになるまでの学習時間が非常に多い。そこで複数のエージェントが同時に学習し，効率よく学習を行えるマルチエージェント強化学習が提案されている．本研究では，共通の記憶を持つマルチエージェント強化学習をMPIによって実現し，カオス制御に適用した．その結果，シングルエージェント強化学習より短時間で同等の性能を示すことがわかった．また，複数回学習を繰り返しても同一の行動を選ぶ量子化状態は，カオス制御において重要な位置に対応する量子化状態である可能性が高いことを示唆する結果を得た |
| （英） | A reinforcement learning is a trial and error process, therefore it takes a huge computation time. It multiple agents can learn simultaneously the computational time can be reduced. In this paper we attempt to apply a multi-agent reinforcement learning to chaos control. We implement a multi-agent reinforcement learning using Message-Passing Interface. We compared the control performance of the multi-agent reinforcement learning and that of a single agent reinforcement learning. As a result, the multi-agent reinforcement learning show almost the same performance with the single-agent one. Even if learning iterate for a many times. Moreover, it is suggested that the quantized states whose action after learning by the multi-agent are the same, are important locations for the chaos control. | |
| キーワード | （和） | カオスの制御 / 強化学習 / MPI / / / / / |
| （英） | control of chaos / reinforcement lerning / MPI(Message-Passing Interface) / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 107, no. 561, NLP2007-169, pp. 13-18, 2008年3月. | |
| 資料番号 | NLP2007-169 | |
| 発行日 | 2008-03-21 (NLP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2007-169 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2008-03-27 - 2008-03-28 |
| 開催地（和） | 神戸大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2008-03-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | MPIによる並列計算を用いたマルチエージェント強化学習のカオス制御への適用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A multi-agent Reinforcement Learning with Parallel Computation and its Application to Chaos Control |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | カオスの制御 / control of chaos |
| キーワード(2)（和/英） | 強化学習 / reinforcement lerning |
| キーワード(3)（和/英） | MPI / MPI(Message-Passing Interface) |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 倫久 / Norihisa Sato / サトウ ノリヒサ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： Tokyo Denki Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安達 雅春 / Masaharu Adachi / アダチ マサハル |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： Tokyo Denki Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2008-03-28 10:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2007-169 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | no.561 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2008-03-21 (NLP) |
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