モジュラーファジィモデルと並行学習に基づくファジィQ学習の構成

抄録

強化学習は自律移動ロボットなどのエージェントのインテリジェント化のために不可欠な技術である．ファジィQ学習はファジィモデルの高いモデル記述性能から有望な強化学習手法の一つであるといえる．しかし，強化学習一般にもあてはまることであるが，膨大な試行を必要とすることが実際の問題に適用する際の問題点となっている．また安定した収束性が得られないという問題もある．本研究ではモジュラーファジィモデルと並行学習に基づきファジィQ学習器を構成する方法を提案し，Acrobotタスクと車の山登りタスクに適用した数値シミュレーションによりその有効性を示す．