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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

深層強化学習とDeep Neuroevolutionによるロボティックスワームの群れ行動生成と解析

http://hdl.handle.net/10228/0002001399
http://hdl.handle.net/10228/0002001399
b2958ab4-a739-4c5d-8355-ed48e7385e0a
名前 / ファイル ライセンス アクション
10448995.pdf 10448995.pdf (1.6 MB)
Item type 共通アイテムタイプ(1)
公開日 2025-02-28
タイトル
タイトル 深層強化学習とDeep Neuroevolutionによるロボティックスワームの群れ行動生成と解析
言語 ja
タイトル
タイトル Generating and Analyzing Collective Behavior in a Robotic Swarm by the Use of Deep Reinforcement Learning and Deep Neuroevolution
言語 en
著者 森本, 大智

× 森本, 大智

WEKO 35567
Scopus著者ID 57398481400
ORCiD 0009-0005-1967-4640
九工大研究者情報 100001769

ja 森本, 大智

en Morimoto, Daichi

ja-Kana モリモト, ダイチ

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平賀, 元彰

× 平賀, 元彰

ja 平賀, 元彰

en Hiraga, Motoaki

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大倉, 和博

× 大倉, 和博

ja 大倉, 和博

en Ohkura, Kazuhiro

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松村, 嘉之

× 松村, 嘉之

ja 松村, 嘉之

en Matsumura, Yoshiyuki

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著作権関連情報
言語 ja
権利情報 Copyright (c) 2020 一般社団法人 システム制御情報学会
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This study proposes a method to apply deep neural networks to controllers of robotic swarms. In a typical approach to design controllers, the designer has to define the features extracted from sensory inputs in advance. By applying deep neural networks with convolution layers, it can automatically extract features from sensory inputs. We applied two methods to train the deep neural networks, i.e.,deep reinforcement learning and deep neuroevolution. The controllers were tested in a path-formation task using computer simulations. Compared with deep reinforcement learning, deep neuroevolution was able to generate collective behavior even in sparse reward settings.
言語 en
書誌情報 ja : システム制御情報学会論文誌

巻 33, 号 5, p. 163-170, 発行日 2020-05-15
出版社
出版者 システム制御情報学会
言語 ja
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 swarm robotics
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 deep reinforcement learning
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 deep Q-network
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 deep neuroevolution
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
DOI
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.5687/iscie.33.163
CRID
識別子タイプ CRID
関連識別子 https://cir.nii.ac.jp/crid/1390848250135926912
NCID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN1013280X
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 1342-5668
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2185-811X
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100001769_ja.html
論文ID(連携)
値 10448995
連携ID
値 13076
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Ver.1 2025-02-28 12:00:23.595794
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