北海道大学
北海道大学大学院工学研究科
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多数の学習エージェントからなる系では, 各エージェントは多様な振る舞いを学習し得る。特に自律分散ロボットシステムにおいては, 実体を持つエージェントは同じ位置に存在出来ないことから, 必然的に異なった経験を積む。本研究では, 自律分散ロボットが学習を経ることでどのように多様化し, またそれに伴ってエージェントの代替可能性がどのように変化するかを確かめる。実験は, 一次元的に結合された自律分散遊泳ロボットによって行なわれ, 提案した測定方法が代替可能性を表し得ることを示す。
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