ファジィ状態分割型Shaping強化学習を用いたサッカーロボットの戦略獲得

抄録

本研究室では、自律移動ロボットのための階層型ファジィ行動制御の上位の行動選択ルールを強化学習によって自動獲得するファジィ状態分割型強化学習を提案している。本研究では、この手法に分化強化（Shaping）の概念を取り入れ、人間が適宜報酬を与えることによってロボットに段階的かつ効率的な学習をさせる手法を提案する。さらに、ファジィルールを用いてロボットの攻撃と守備の重み付けを行い、状況に合わせた戦略を学習させる手法を組み込む。シミュレーション実験により、従来の強化学習との比較実験を行った。