情報処理学会 第74回全国大会講演要旨

進化計算を用いてロボットコントローラを学習させる際、ロボットは与えられた環境において満足に行動できるように学習することができるが、さらに複雑な環境にそのコントローラを適用した際には、再度の学習を要する。本研究では、これを避けるため、複雑な環境を構成する部分環境に基づき構築された訓練環境を設定し、その環境で複雑な環境を代替させる。これによりロボットを効率良く学習させ、様々な環境において動作させる。
このように特定の訓練環境の下で、進化計算を用いて獲得されるロボットコントローラが、より複雑な環境においても動作可能にするためには、訓練環境と学習がどの程度必要であるかを明確にする。