情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

マルチエージェントシミュレーションの分野では、エージェント数の増大に伴い計算時間が増加する問題がある。
そこで近年、画像処理に用いられるGPUの並列計算に特化した性質によって汎用計算を行うGPGPUを利用し、
エージェントが並列にタスクを実行することでシミュレーション全体の高速化を行う研究が進められている。
しかし、GPUで実行するエージェント自体は単純なものが多く、強化学習を行う等複雑なものはほとんど見られない。
そのため本研究では複雑なエージェントを用いるシミュレーションに2人ゲームにおける強化学習を選び、GPGPUを用いたいくつかの手法で高速化し、比較を行った。