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講演抄録/キーワード
講演名 2017-06-25 11:00
大規模なPOMDPs環境におけるHPG学習法の有効性検証
鈴木晃平加藤昇平名工大IBISML2017-9
抄録 (和) 強化学習では,状態の混同が発生し正しく学習できない不完全知覚問題が存在する.この問題の解決法として,HQ-learningとEpisode-based Profit Sharing (EPS)がよく知られている.HQ-learningでは,状態の混同が発生している状態をサブタスクに分割することで,EPSでは,エピソード内の各状態における行動価値に報酬を等しく分配することで不完全知覚問題を解決する.しかし双方とも学習効率や局所解において欠点がある.また大規模で複雑な環境には対応していない.本稿では,PSと遺伝的アルゴリズムを組み合わせた新たな手法を提案し,その有効性を大規模環境の実験により検証する. 
(英) In a POMDP environment, an agent may observe the same information at more than one state. HQ-learning and Episode-based Profit Sharing (EPS) are well known methods for this problem. HQ-learning divides a POMDP environment into subtasks. EPS distributes same reward to state-action pairs in the episode when an agent achieves a goal. However, these methods have disadvantages in learning efficiency and localized solutions. In this paper, we propose a hybrid learning method combining PS and genetic algorithm. We also report the effectiveness of our method by some experiments with large sized partially observable mazes.
キーワード (和) 不完全知覚問題 / 強化学習 / 遺伝的アルゴリズム / Profit Sharing / / / /  
(英) POMDPs / Reinforcement Learning / Genetic Algorithm / Profit Sharing / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 110, IBISML2017-9, pp. 201-206, 2017年6月.
資料番号 IBISML2017-9 
発行日 2017-06-17 (IBISML) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード IBISML2017-9

研究会情報
研究会 NC IPSJ-BIO IBISML IPSJ-MPS  
開催期間 2017-06-23 - 2017-06-25 
開催地(和) 沖縄科学技術大学院大学 
開催地(英) Okinawa Institute of Science and Technology 
テーマ(和) 機械学習によるバイオデータマインニング、一般 
テーマ(英) Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2017-06-NC-BIO-IBISML-MPS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 大規模なPOMDPs環境におけるHPG学習法の有効性検証 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Validation of the Effectiveness of HPG in Large Scale POMDP Environment 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 不完全知覚問題 / POMDPs  
キーワード(2)(和/英) 強化学習 / Reinforcement Learning  
キーワード(3)(和/英) 遺伝的アルゴリズム / Genetic Algorithm  
キーワード(4)(和/英) Profit Sharing / Profit Sharing  
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) 鈴木 晃平 / Kohei Suzuki / スズキ コウヘイ
第1著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NITech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 加藤 昇平 / Shohei Kato / カトウ ショウヘイ
第2著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NITech)
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講演者 第1著者 
発表日時 2017-06-25 11:00:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2017-9 
巻番号(vol) vol.117 
号番号(no) no.110 
ページ範囲 pp.201-206 
ページ数
発行日 2017-06-17 (IBISML) 


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