複数ターゲットによる階層型モジュラー強化学習結果からの知識獲得

URI http://harp.lib.hiroshima-u.ac.jp/pu-hiroshima/metadata/11057
File
Title
複数ターゲットによる階層型モジュラー強化学習結果からの知識獲得
Title Alternative
Hierarchical Modular Reinforcement Learning method in Multi-target Problem and Its Knowledge Acquisition of State-Action Rules
Author
氏名 伊賀上 大輔
ヨミ イガウエ ダイスケ
別名 Igaue Daisuke
氏名 市村 匠
ヨミ イチムラ タクミ
別名 Ichimura Takumi
Abstract

Hierarchical Modular Reinforcement Learning(HMRL), consists of 2 layered learning where
Profit-Sharing works to plan a target position in the higher layer and Q-learning trains the state-action pair to the target in the lower layer. In this paper, we expanded HMRL to multi-target problem under
the consideration of the distance between target. We try to extract the knowledge related to state-action rules by C4.5. The state-action decision is implemented by using the acquired knowledge.

Description

開催日:平成24年12月22日 会場:山口大学

Journal Title
第17回日本知能情報ファジィ学会中国四国支部大会予稿集
Spage
7
Epage
10
Published Date
2012
Publisher
日本知能情報ファジィ学会
Contributor
市村, 匠
Language
jpn
NIIType
Conference Paper
Text Version
著者版
Old URI
Set
pu-hiroshima