3T-5
相互作用型階層強化学習システムによるエージェント集団の共存期間伸長に関する検討
○山崎大地，北越大輔，鈴木雅人（東京高専）
エージェント間の利益格差が時間とともに拡大することで，
集団の共存が困難となるようなマルチエージェント環境下において，
各エージェントが協調的行動を獲得することによって格差解消を図る
システムとして，相互作用型階層強化学習システム（IH-RL）が
提案されている．IH-RLを適用することで，共存終了に繋がるいくつかの
問題点を解決し，共存期間を伸長可能であることを確認した一方で，
エージェントの状態によっては利益格差が拡大してしまうといった
課題も残った．本研究では上記の課題を解決するためIH-RLの設定に
ついて再検討を実施し，利益格差のさらなる軽減・解消および，
それに伴う共存期間の伸長を図る．