マルチエージェント経路計画における報酬を通じた協調行動の獲得

• 資料種別: 記事
• タイトル: マルチエージェント経路計画における報酬を通じた協調行動の獲得
• 巻次・部編番号: JSAI2025; 0
• 著者・編者: 菅原 温人; 戸田 浩之
• 著者標目: 菅原 温人; SUGAWARA HARUTO; 戸田 浩之; TODA HIROYUKI
• 出版年月日等: 2025
• 出版年（W3CDTF）: 2025
• 並列タイトル等: Acquiring Cooperative Behavior Through Rewards in Multi-Agent Path Finding
• タイトル（掲載誌）: 人工知能学会全国大会論文集; Proceedings of the Annual Conference of JSAI
• 巻号年月日等（掲載誌）: JSAI2025 0
• 掲載巻: JSAI2025
• 掲載号: 0
• 掲載ページ: 1D5OS24c04-1D5OS24c04
• ISSN（掲載誌）: 2758-7347
• 著者別名: SUGAWARA HARUTO; TODA HIROYUKI
• 件名標目: マルチエージェント経路計画; 強化学習; 報酬設計; Multi-agent path finding; reinforcement learning; reward shaping
• 対象利用者: 一般
• DOI: 10.11517/pjsai.JSAI2025.0_1D5OS24c04
• オンライン閲覧公開範囲: インターネット公開
• 連携機関・データベース: 科学技術振興機構 : J-STAGE; http://www.jstage.jst.go.jp

• 要約等: <p>現在地から目的地まで，複数の行動主体が衝突することなく移動する経路を計画する問題は，マルチエージェント経路計画問題(Multi-Agent Path Finding)として定式化される． 近年，マルチエージェント経路計画に対して強化学習を用いたアプローチが注目されており，行動主体それぞれが独立...