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| 講演名 | 2024-09-12 14:45 マルチエージェント深層強化学習における潜在戦略を活用した協調性の向上 ○指田鷹亮・仲宗根元徳・菅原俊治（早大）  AI2024-3 |
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| 抄録 | （和） | 本稿ではマルチエージェント環境において，他のエージェントの潜在的な表現に基づく方策を行動を通じ て反映できる分散強化学習の手法を提案する.近年，深層強化学習の発展により，マルチエージェントシステムにお いて継続的に学習するエージェントや相互の方策に影響を与え合えながら獲得する学習法が提案されている.しかし， 現実世界の多くのマルチエージェントシステムは，学習済みのエージェントや行動が事前にエンコードされたエー ジェントなど, インタラクション中に戦略が変わらない定常的で固有の戦略を持つものが複数種含まれ, それらと個別 に協調する必要がある.提案手法では，ニューラルネットワークによる Encoder と Decoder を利用して，各エピソー ド毎に高次元の観測情報から相手エージェントの潜在的な方策を共存行動の早期段階で同定し，それを基に自分の行 動を決定する.これにより相手の行動パターンに合わせた合理的な意思決定を可能にする.実験により，既存手法と 比べ, 提案手法がエージェント間の協調性を向上させることを示す. |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 深層強化学習 / 潜在戦略 / 定常エージェント / LSTM / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 186, AI2024-3, pp. 12-17, 2024年9月. | |
| 資料番号 | AI2024-3 | |
| 発行日 | 2024-09-05 (AI) | |
| ISSN | 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 | AI2024-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2024-09-12 - 2024-09-12 |
| 開催地（和） | 福井市地域交流プラザ 研修室607 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | SMASH24 Summer Symposium |
| テーマ（英） | SMASH24 Summer Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2024-09-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マルチエージェント深層強化学習における潜在戦略を活用した協調性の向上 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Enhancement of Cooperation Using Latent Strategies in Multi-Agent Deep Reinforcement Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層強化学習 / |
| キーワード(2)（和/英） | 潜在戦略 / |
| キーワード(3)（和/英） | 定常エージェント / |
| キーワード(4)（和/英） | LSTM / |
| 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） | 指田 鷹亮 / Osuke Sashida / サシダ オウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 仲宗根 元徳 / Gentoku Nakasone / ナカソネ ゲントク |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菅原 俊治 / Toshiharu Sugawara / スガワラ トシハル |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-09-12 14:45:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2024-3 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.186 |
| ページ範囲 | pp.12-17 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-09-05 (AI) |
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