SUNA によるシミュレーション上での二足歩行動作学習

抄録

SUNAは多様な問題に効率的に解くことのできるニューロエボリューションの1手法である。しかし、その性質については詳しく調べられていない。本研究ではSUNAに二足歩行の問題を解かせ、その汎用性について評価した。パラメータの調整を行わない状態でもSUNAは問題を学習することができた。また他の手法と比較し、学習期間中の報酬の平均は増加し続けた。