WEKO3
アイテム
視野制限環境下での追跡問題における強化学習の学習効率向上法
http://hdl.handle.net/10458/6100
http://hdl.handle.net/10458/610096e2a74a-0f88-4d23-a1c6-5070bfb8f2bc
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||
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公開日 | 2020-06-21 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | 視野制限環境下での追跡問題における強化学習の学習効率向上法 | |||||
言語 | ja | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | Learning Efficiency Improvement of Reinforcement Learning in Restricted View Environment | |||||
言語 | en | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
キーワード | ||||||
言語 | en | |||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | Reinforcement learning, Layered agent, Role, Multi agent system | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||
その他(別言語等)のタイトル | ||||||
その他のタイトル | シヤ セイゲン カンキョウ カ デ ノ ツイセキ モンダイ ニ オケル キョウカ ガクシュウ ノ ガクシュウ コウリツ コウジョウ ノット | |||||
言語 | ja-Kana | |||||
著者 |
山森, 一人
× 山森, 一人× 吉田, 雅也× 相川, 勝× Yoshida, Masaya |
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抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | Reinforcement learning is one of the unsupervised machine learning methods. In reinforcement learning, multiagent learning is usually used. In recent years, some researchers try to utilize drones in search of missing persons, but efficiency is not enough for the real world. In this research, we propose a multiple single role agent system which gives some roles for layered agents. Experimental results showed that our method was able to capture the target with 30% faster steps than the conventional method. | |||||
言語 | en | |||||
書誌情報 |
ja : 宮崎大学工学部紀要 en : Memoirs of Faculty of Engineering, University of Miyazaki 巻 46, p. 313-316, 発行日 2017-07-31 |
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出版者 | ||||||
出版者 | 宮崎大学工学部 | |||||
言語 | ja | |||||
出版者 | ||||||
出版者 | Faculty of Engineering, University of Miyazaki | |||||
言語 | en | |||||
ISSN | ||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
収録物識別子 | 05404924 | |||||
書誌レコードID | ||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||
収録物識別子 | AA00732558 | |||||
著者版フラグ | ||||||
出版タイプ | VoR | |||||
出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |