抄録
強化学習は自律移動ロボットなどの知的エージェントを実現する上で重要な基盤技術である．しかし，追跡問題などのマルチエージェント環境においてエージェントの行動規則を実際に強化学習により獲得しようとすると，膨大なメモリが必要になり，学習速度も大幅に低下する．そこで，本研究では追跡問題を対象にして，エージェントのタスクを分解して階層表現して学習を行う階層型強化学習にモジュラー構造を導入する手法を提案する．本手法を追跡問題に適用したシミュレーション実験を行い，単一タスクの強化学習や階層型強化学習などの従来の学習手法と比較して良好な学習性能が得られることを示した．
