情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

近年，掃除ロボットやサービスロボットなどの自律エージェントが
活躍している．このようなロボットの制御機構では，最小限の行動
を設計したモジュールを階層型にする機構が有効性を示している．
しかし，あらゆる状況を考慮してエージェントの行動を人手で設計
することは困難である．そこで，エージェントの行動を学習により
獲得する研究が盛んに行われている．本研究では，グラフ構造状プ
ログラムの進化的自動生成手法である
Graph Structured Program Evolution(GRAPE)を階層型にすること
によって自律エージェントの行動獲得を行う手法を提案する．
掃除ロボットを想定したエージェントによる部屋の全探索問題を扱った
実験を行い，提案手法の性能評価をした．