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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2009-07-14 10:30 リング型状態観測法によるマルチエージェント強化学習の高速化 ○小野恭平・中野秀洋・宮内 新（東京都市大）  NLP2009-30 NC2009-23 |
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| 抄録 | （和） | 近年,複雑かつ大規模なロボットの行動設計が求められている. しかし,複数のロボットに互いの行動を考慮して学習させることは,制御が難しく設計者の負担が大きい. 特に多数エージェント環境下では,エージェント数に対して指数的に状態数が増加し,学習が極端に遅くなるという問題がある. 本研究では,多数エージェント環境下におけるマルチエージェント強化学習のためのリング型状態観測法を提案する. エージェントが互いの位置情報を観測する際のネットワークトポロジーとして様々なものが考えられる. 数値実験を行い,これらのトポロジーに対して状態数の削減,学習の高速化,解性能の面から評価を行う. |
| （英） | Recently, design of actions in complex and large-scale robot networks has been required. However, it is difficult to control learning of multiple agents considering each action of them. Especially, as the number of agents increases, the number of states which the agents observe increases exponentially, and the learning speed decreases significantly. In this study, we propose a ring-type state observation method for large-scale multi-agent reinforcement learning. Various network topologies in observing location information of each agent can be considered. Through numerical experiments, these topologies are evaluated in the viewpoints of reduction of states, learning speed and solution quality. |
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| キーワード | （和） | マルチエージェントシステム / 強化学習 / ネットワークトポロジー / / / / / |
| （英） | Multi-agent system / Reinforcement learning / Network topology / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 109, no. 125, NC2009-23, pp. 87-91, 2009年7月. | |
| 資料番号 | NC2009-23 | |
| 発行日 | 2009-07-06 (NLP, NC) | |
| 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 | NLP2009-30 NC2009-23 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC NLP |
| 開催期間 | 2009-07-13 - 2009-07-14 |
| 開催地（和） | 奈良先端大 |
| 開催地（英） | NAIST |
| テーマ（和） | 脳活動の計測と解析，生命現象の非線形性，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2009-07-NC-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | リング型状態観測法によるマルチエージェント強化学習の高速化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Speeding up multi-agent reinforcement learning using a ring-type state recognition method |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マルチエージェントシステム / Multi-agent system |
| キーワード(2)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement learning |
| キーワード(3)（和/英） | ネットワークトポロジー / Network topology |
| 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） | 小野 恭平 / Kyohei Ono / オノ キョウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： Tokyo City Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中野 秀洋 / Hidehiro Nakano / ナカノ ヒデヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： Tokyo City Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮内 新 / Arata Miyauchi / ミヤウチ アラタ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： Tokyo City Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2009-07-14 10:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NLP2009-30, NC2009-23 |
| 巻番号（vol） | vol.109 |
| 号番号（no） | no.124(NLP), no.125(NC) |
| ページ範囲 | pp.87-91 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2009-07-06 (NLP, NC) |
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