Multi-Agent Reinforcement Learning by a Policy Gradient Method with Energy-Based Policies of a Boltzmann Machine

Author:

ISHIHARA Seiji1,IGARASHI Harukazu2

Affiliation:

1. School of Science and Engineering, Tokyo Denki University

2. College of Engineering, Shibaura Institute of Technology

Publisher

Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics

Subject

General Medicine

Reference24 articles.

1. [1] 三上貞芳: “強化学習のマルチエージェント系への応用,” 人工知能学会誌, Vol.12, No.6, pp. 845-849, 1997.

2. [2] 荒井幸代, 宮崎和光, 小林重信: “マルチエージェント強化学習の方法論―Q-LearningとProfit Sharingによる接近―,” 人工知能学会誌, Vol.13, No.4, pp. 609-617, 1998.

3. [3] 荒井幸代: “マルチエージェント強化学習―実用化に向けての課題・理論・諸技術との融合―,” 人工知能学会誌, Vol.16, No.4, pp. 476-481, 2001.

4. [4] R. S. Sutton and A. G. Barto: Reinforcement Learning, The MIT Press, 1998.

5. [5] J. Peters and S. Schaal: “Policy Gradient Methods for Robotics,” Proc. of Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS), pp. 2219-2225, 2006.

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