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| ・会員価格 ¥550 |
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| ■論文No. |
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| ■ページ数 |
7ページ |
■発行日
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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
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| ■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/
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| ■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) |
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| ■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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