状態空間の自動的な圧縮表現に基づくマルチエージェント強化学習手法
KAKEN 科学研究費助成事業データベース で見る| 研究課題番号 | KAKENHI-PROJECT-12680387 |
|---|---|
| 研究種目 | 基盤研究(C) |
| 研究分野 | 複合領域 情報科学 知能情報学 |
| 研究機関 | 徳島大学 |
| 代表研究者 | 小野 典彦 |
| 研究分担者 | 伊藤 拓也 |
| 研究分担者 | 小野 功 |
| 研究期間 開始年月日 | 2000/4/1 |
| 研究期間 終了年度 | 2001 |
| 研究ステータス | 完了 (2001/4/1) |
| 配分額（合計） | 3,600,000 (直接経費 :3,600,000) |
| 配分額（履歴） |
2001年度：1,400,000 (直接経費 :1,400,000) 2000年度：2,200,000 (直接経費 :2,200,000) |
| キーワード | マルチエージェントシステム マルチエージェント強化学習 強化学習 機械学習 進化計算 ニューラルネットワーク 実数値GA 最適化 共進化 世代交代モデル 自律エージェント 進化的計算 ニューラルネット 人工知能 分散人工知能 実数値遺伝的アルゴリズム MULTI-AGENT SYSTEMS MULTI-AGENT REINFORCEMENT LEARNING REINFORCEMENT LEARNING MACHINE LEARNING EVOLUTIONARY COMPUTING NEURAL NETWORKS REAL-CODED GA OPTIMIZATION |