iRobotLab
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研究/各研究の話/2014年度
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1 (2015-04-20 (月) 09:59:06)
杉本大志:内部状態と行動をベースとしたロボットの内部状態予測手法の提案 (The Proposal for Prediction of Internal Robot State Based on Internal State and Action)
澁谷和:強化学習における探査率の動的制御
高泉昇太郎:マルチエージェントシステムを用いた単体ロボットの行動学習-反復合議に基づく強調アルゴリズム-
三浦丈典:複数タスクに対するロボットの行動学習 -タスクの重要度に基づく行動選択手法の提案-
二階堂芳:センサを介したインタラクションによる報酬の自己生成
片山和宣:ロボットの状態に応じたMotion SpaceTSの実現-物理エンジンを用いたシミュレータによる検証-
小橋遼:報酬の差異による単体サブゴール発見手法の提案
千葉秀平:MASを用いた単体ロボットの行動学習―反復合議に基づくエージェントの意思決定法の提案―