MACC'97 特別セッション（ロボカップ）論文
複数のエージェントが協調行動を学習する場合、 ある状況に対し同程度に効果的な複数の戦略が存在することがあるため、 協調する各エージェント間での合意が不安定になり、 学習の効率が下がることがある。 本稿では、各エージェントが段階的に学習結果を適用しながら 学習を行なうことで、この問題を解決することがが出来ることを示し、 コンピュータ上でサッカーの試合をシミュレートする例をもとに、 この方法が有効であることを検証した。
マルチエージェント、機械学習、協調行動、ロボカップ
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