階層追記型ルールベースをもちいた教化学習の提案とファイヤパニック問題への適用

抄録

これまで，我々はマルチエージェントのための強化学習システムとして， 過去の経験を汎用的に利用するための階層型ルールベースを提案してきた． ルールは，学習層と知識層に分け，学習回数で学習レイヤーを 切り換えて学習していた． そして，ファイヤパニック問題の実験では未知な環境でも過去の経験を 利用し，再学習性を示すことができた． そこで，本論文では自動的に未知環境を発見すると学習層を切り換える システムを導入した．さらに観測状態のアイテムリストと 観測状態のマスクシステムを導入し，過去の経験を利用できるシステム を実装し，ファイヤーパニック問題に適用した． 今までの結果との比較により，その成果を報告し検証する．