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- マルチエージェント ジュンカイ セイソウ ニ オケル ジリツテキ センリャク ノ カガクシュウ ト ソノ イチ カイショウ シュホウ
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Abstract
<p>これまでマルチエージェントシステムによる巡回清掃問題において、自律的に 探索戦略を決定する手法を提案してきた。しかし環境によっては時間ととも にエージェントが特定の戦略に偏りすぎ、いわゆる過学習の状態となり、シス テムの効率低下が顕著に現れることがある。ここでは、エージェントが自律的 に過学習状態を同定し、学習結果を一部破棄して解消する手法を提案する。</p>
Journal
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- Proceedings of the Annual Conference of JSAI
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Proceedings of the Annual Conference of JSAI JSAI2014 (0), 3A34-3A34, 2014
The Japanese Society for Artificial Intelligence
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Details 詳細情報について
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- CRID
- 1390564237999859200
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- NII Article ID
- 40020071205
- 130007424836
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- NII Book ID
- AA11578981
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- ISSN
- 13479881
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- NDL BIB ID
- 025475161
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- JaLC
- NDL
- CiNii Articles
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- Abstract License Flag
- Disallowed