著者

上野 貴紀 野津 亮 本多 克宏

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 第29回ファジィシステムシンポジウム

巻号頁・発行日

pp.110, 2013 (Released:2015-01-24)

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強化学習の問題点として,状態,行動空間の爆発に伴う必要メモリ,学習時間の増大が挙げられる.これを防ぐために,近年様々な手法を用いた研究が行われている.本研究では強化学習の一種であるQ 学習の価値推定値表にファジィクラスタリングを適用しメンバシップ値を考慮に入れた学習法を提案し,学習済エージェントからの圧縮された情報によってどの程度の学習が行えるかを検討する.