主催: 日本知能情報ファジィ学会
共催: 国際ファジィシステム学会
関西大学大学院総合情報学研究科知識情報学専攻
関西大学総合情報学部
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多足ロボットを制御する問題は，その自由度の多さから従来のQ学習では探索することが非常に困難であった．QDSEGAはQ-tableをGAにより構成することで，膨大な探索空間から目標となる解の探索が可能な手法である．本研究では，Q学習における報酬分配法を目標追従を考慮したものにすることにより，多足ロボットの動的な目標に対する追従性が向上することを示す．
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