講演抄録/キーワード |
講演名 |
2010-03-09 15:00
強化学習を用いた変動環境下の最短経路探索 ○甲斐孝史・石川眞澄(九工大) NC2009-108 |
抄録 |
(和) |
エージェント自身に環境認識を行わせ、環境変化を認識するとMapの再学習を行わせることで変動環境下においてゴールまでの最適行動を強化学習によって求めることを目的とする。また、最短行動を学習済みでも時節環境の探索を行わせることにより新しい最短経路の出現にも対応する。環境の認識は尤度を求めることにより行う。シミュレーション実験を行い、パラメータの設定の調整により行動回数を減少することが出来た。併せて、提案手法で用いたパラメータ値がエージェントの行動に与える影響についても検討した。 |
(英) |
The present paper proposes to search a method for an agent to find the shortest path by reinforcement learning in varying environment based on recognition of the change of the environment and relearning of the environment. Even after completion of the environment, the agent once in a while explores the environment to recognize the emergence of a shorter path. The recognition of the environment is done by calculating the likelihood of occupancy of the grid concerned based on a sequence of sensory signals. Simulation experiments reveal that adjustment of parameters enables the decrease of the number of steps to the goal compared to the conventional reinforcement learning. How parameter values affect the performance of goal reaching is also analyzed. |
キーワード |
(和) |
強化学習 / グリッドベース地図 / 好奇心 / 内部報酬 / 変動環境 / / / |
(英) |
reinforcement learning / grid-based map / curiosity / internal reward / varying environment / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 109, no. 461, NC2009-108, pp. 119-124, 2010年3月. |
資料番号 |
NC2009-108 |
発行日 |
2010-03-02 (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) |
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NC2009-108 |