情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

近年，自律エージェントの行動獲得に関する研究に注目が集まっている．自律エージェントの行動獲得に用いられる手法の1つとして進化型ニューラルネットワークが挙げられる．進化型ニューラルネットワークとは，進化計算を用いてネットワークの構造や結合荷重を獲得する手法である．しかし一般に，一度学習で得られた構造を変更する仕組みはない．そのため獲得した構造で対応できない環境におかれた場合，再学習を行う必要がある．本稿では，新たな環境に適応することを目指し，ネットワークの構造をエージェントの動作中に変化させる手法の提案を行う．実験では障害物回避問題に適用し性能の検証を行った．