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■論文No.
■ページ数 7ページ
■発行日
2019/12/01
■タイトル 汎化能力を有する強化学習による最適経路問題の解法
■タイトル(英語) Solution of an Optimal Routing Problem by Reinforcement Learning with Generalization Ability
■著者名 飯間 等(京都工芸繊維大学),大西 鴻哉(京都工芸繊維大学)
■著者名(英語) Hitoshi Iima (Kyoto Institute of Technology), Hiroya Oonishi (Kyoto Institute of Technology)
■価格 会員 ¥550 一般 ¥770
■書籍種類 論文誌(論文単位)
■グループ名 【C】電子・情報・システム部門
■本誌 電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌) Vol.139 No.12 (2019) 特集:電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会
■本誌掲載ページ 1494-1500ページ
■原稿種別 論文/日本語
■電子版へのリンク https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/139/12/139_1494/_article/-char/ja/
■キーワード 強化学習,機械学習,汎化能力,最適経路問題  reinforcement learning,machine learning,generalization ability,optimal routing problem
■要約(日本語)
■要約(英語) In applying reinforcement learning to a different environment, relearning is generally required. The relearning, however, is time-consuming, and therefore a method without the relearning should be developed. This paper proposes a reinforcement learning method with generalization ability for solving an optimal routing problem with a given set of multiple goal positions. The proposed method can rapidly find the optimal route for any set of the multiple goal positions once a reinforcement learning agent learns. In the proposed method, a graph search algorithm determines the visiting order of the goal positions, and an ordinary learning algorithm such as Q-learning determines each route between goal positions. The performance of the proposed method is evaluated through numerical experiments.
■版 型 A4
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