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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-02-19 15:50 エージェント別木構造化履歴を用いた安定なマルチエージェント強化学習 ○瀬戸屋駿斗・菅原俊治（早大）  AI2025-19 |
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| 抄録 | （和） | 自動運転やロボット群制御など，複数の主体が同時に意思決定を行う問題に対し，マルチエージェント強化学習（MARL）が有効な手法として注目されている．一方で，エージェント間相互作用による環境の非定常性や，joint action の組合せ爆発に起因する学習不安定性が課題となっている．近年，状態や行動履歴を抽象化し，安定した意思決定構造を活用する手法が提案されている．本研究では Stable Prefix Policy（SPP）を拡張し，エージェントごとに木構造履歴を構築することで，部分観測環境にも適用可能な MARL 手法を提案する．SMAC および SMACv2 を用いた実験により，学習安定性および転移性能の有効性を検証する． |
| （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 / 木構造化履歴 / / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 363, AI2025-19, pp. 37-42, 2026年2月. | |
| 資料番号 | AI2025-19 | |
| 発行日 | 2026-02-12 (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 | AI2025-19 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2026-02-19 - 2026-02-19 |
| 開催地（和） | 名古屋工業大学 |
| 開催地（英） | Nagoya Institute of Technology |
| テーマ（和） | SMASH26 Winter Symposium |
| テーマ（英） | SMASH26 Winter Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2026-02-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | エージェント別木構造化履歴を用いた安定なマルチエージェント強化学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Stable Multi-Agent Reinforcement Learning with Agent-wise Tree Structured History |
| 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） | 木構造化履歴 / |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| 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） | 瀬戸屋 駿斗 / Hayato Setoya / セトヤ ハヤト |
| 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） | 菅原 俊治 / Toshiharu Sugawara / |
| 第2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 | 2026-02-19 15:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2025-19 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.363 |
| ページ範囲 | pp.37-42 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-12 (AI) |
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