In this paper, we propose a swarm reinforcement learning method for dilemma problems of
multi-agent tasks in which it is difficult for agents to learn cooperative actions. In the …

強化学習とは, 報 酬や罰 といった強化信号 という学習のフイー ドバ ック情報を手がか りに, 学
習主体 (エ ージェント) が 環境との相互作用を通 した行動の結果か ら学ぶ機械学習の一手法で …

In this paper, we propose a swarm reinforcement learning method for dilemma problems of
multi-agent tasks in which it is difficult for agents to learn cooperative actions. In the …

抄録 情動は, 動物が生存していく上で非常に重要な要素であり, 社会的な意思決定にも関係して
いると考えられている. 本論文では, 恐怖情動に基づく利己的な判断による社会的行動の創発を検証 …

抄録 In this paper, several agents construct the multi-agent system, and each agent defines
its action to maximize the reward that can obtain from the environment without …

マルチエージェントシステムにおける利他的な行動規則の獲得手法について論じる.
はじめにタスク割当問題を定義し, この問題において公平にタスクを分担するような行動規則を獲得 …

抄録 To induce whether we can obtain a sustainable society shifting our paradigm from the
materialism to the eco-conscious idea, a multi agent simulation model was established. The …

1 まえがきロボット技術の進展によって, 産業用ロボットに加え, 人間の生活環境内で作業を行う
ロボットが精力的に開発されている. 人間と同じ生活環境で共生するロボットには …

3.1 提案手法 (二重化版) の NS チャート................... 23 3.2 シミュレーション環境.......................... 24
3.3 ケース 1: 学習環境の全てを部分空間のみで表現できる場合の環境.. 27 3.4 ケース 2 …

抄録 In this paper, we propose a Q-learning method by using dual Q-table. Concretely, the
proposed method has two Q-tables:“Whole Q-table''is larger, based on the whole space (in …