抄録
RF-010
報酬に基づく強化学習を用いたチーム編成手法の提案と評価
◎浜田　大・菅原俊治（早大）
近年，計算機ネットワーク上におけるサービスリクエストが急激に増加しており，それに伴うシステム内の負荷も増大しているため，複数の計算機による協調負荷分散の手法に注目が集まっている．本研究では，エージェントにチーム編成を行うためのパラメータを複数導入する．エージェントはパラメータを学習適応させながらそれらの値を元にチームのメンバーとなるエージェントを選択したり，チームへの参加を決定する．学習の進行により，エージェントはタスクに対する適切なチームが編成できることを示す．