MACC'97 ポスタセッション論文
筆者らは，マルチエージェント強化学習において顕著に生ずる問題点のひとつ として各エージェントの状態空間の爆発に焦点をあて，たとえ小規模で例題的 な問題であってもこの問題点は避けて通ることができないことを強調すると共 に，それを回避するための一方策として，単一のエージェントによる多重目標 に関する即応的計画問題とマルチエージェント環境における即応的計画問題と のアナロジーからモジュール分割型強化学習による接近法を提案し，追跡問題 の種々の変形版への適用を通して，その有効性を実験的に確認してきた．本研 究では，シミュレーテッド・ドッジボールと称するマルチエージェント学習問 題に対してモジュール分割型強化学習による接近を試み，この接近法の有効性 をあらためて確認している．
マルチエージェントシステム，マルチエージェント学習，強化学習，モジュール分割型Q学習，協調行動
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