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講演抄録/キーワード
講演名 2025-02-19 11:10
他エージェントへの操作戦略を考慮した戦略追従型マルチエージェント深層強化学習
髙萩倭音仲宗根元徳菅原俊治早大AI2024-14
抄録 (和) 近年の深層学習を利用したAI 応用システムが期待されているが,その社会的に広範囲の利用を考慮すると,たとえば,環境の変化や社会要求の一時的あるいは恒久的変化に応じて,学習済みのエージェントを人間管理者が単純な手法でコントロールできることが望ましい.このような観点から,マルチエージェントシステムにおいて,一部のエージェントに指示書に相当する単純で大まかな情報を与えることでエージェントの行動を制御し,協調行動の構造を人に意図に沿うように修正する研究が存在する.しかしこの研究では,指示を受けた一部のエージェントは要求通り動作するものの,指示の無いその他のエージェントの行動には着目していない.特に,複数のエージェントが協力し合うマルチエージェントシステムでは,すべてのエージェントに人間側から制御するのは手間がかかり,さらに適切な協調構造を環境の変化ごとに人が設計するのも容易ではない.そのためその他のエージェントについては,指示が無くても環境を補完する協調行動を自発的に行うことが望ましい.本研究では,マルチエージェント深層強化学習における操作性確立についての既存手法を拡張し,他のエージェント達へ与えられた指示を自らの行動に反映させることで,特に自分には指示は無くても,他エージェントの行動を把握し,それらと不要に競合しない行動を自律的に発現させる手法を提案する.既存手法と比較した評価実験を通し,指示の無いエージェントも全体を補完するような行動を発現して,異なる協調構造の体制に移行できるとともに,全体として効率的な探索が可能なことを示す. 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) マルチエージェント深層強化学習 / 分散型自律学習 / attention機構 / 操作性 / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 124, no. 377, AI2024-14, pp. 31-36, 2025年2月.
資料番号 AI2024-14 
発行日 2025-02-12 (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 AI2024-14

研究会情報
研究会 AI  
開催期間 2025-02-19 - 2025-02-19 
開催地(和) 名古屋工業大学2号館C棟0221教室 
開催地(英) Nagoya Institute of Technology 
テーマ(和) SMASH25 Winter Symposium 
テーマ(英) SMASH25 Winter Symposium 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 AI 
会議コード 2025-02-AI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 他エージェントへの操作戦略を考慮した戦略追従型マルチエージェント深層強化学習 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Strategy-Following Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Considering Operation Strategies for Other Agents 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) マルチエージェント深層強化学習 /  
キーワード(2)(和/英) 分散型自律学習 /  
キーワード(3)(和/英) attention機構 /  
キーワード(4)(和/英) 操作性 /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 髙萩 倭音 / Yamato Takahagi / タカハギ ヤマト
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.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2025-02-19 11:10:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 AI 
資料番号 AI2024-14 
巻番号(vol) vol.124 
号番号(no) no.377 
ページ範囲 pp.31-36 
ページ数
発行日 2025-02-12 (AI) 


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