情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

非定常環境マルチエージェント学習において重要となる Exploration 率について、エージェントの総数がどのように関係するかを分析する。エージェントの学習で必須の Exploration が相互の学習に影響しあうマルチエージェント環境に於いては、Exploration を行う割合を適切に設定しておく必要がある。筆者はこれまで、Exploration率と学習の精度の間のトレードオフの関係を扱う形式的な方法を提案してきた。本稿では、その形式化を基に、最適exploratin率が他のパラメータからどのような影響をうけるかを調べ、エージェントの総数が最適exploration率の決定に寄与しないことを示す。さらに、その関係をいくつかの実験によって確認する。