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登録内容 (EID=21895)

EID=21895EID:21895, Map:0, LastModified:2015年1月29日(木) 17:06:55, Operator:[三木 ちひろ], Avail:TRUE, Censor:0, Owner:[[学科長]/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]], Read:継承, Write:継承, Delete:継承.
種別 (必須): 学術論文 (審査論文) [継承]
言語 (必須):
招待 (推奨):
審査 (推奨):
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共著種別 (推奨):
学究種別 (推奨):
組織 (推奨): 1.徳島大学.工学部.知能情報工学科 [継承]
著者 (必須): 1.最上 義夫
役割 (任意): (英)   (日) 全頁執筆   [継承]
貢献度 (任意): 80 [継承]
学籍番号 (推奨):
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2. (英) Baba, Norio (日) 馬場 則夫 (読) ばば のりお
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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3. (英) Shiojiri, Akira (日) 塩尻 晃 (読) しおじり あきら
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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4. (英) Tagami, Takanori (日) 田上 隆徳 (読) たがみ たかのり
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) LR-I Type Learning Algorithm for Hierarchical Structure Learning Automata With S-model Stationary Random Environment at Each Level  (日) 各レベルにS-モデル定常環境をもつ階層構造学習オートマトンに対するLR-I型学習アルゴリズム   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英)   (日) 各レベルにS-モデル定常環境をもつ階層構造学習オートマトンについて考察し,各動作に対応する平均報酬の算術平均を用いて最適パスの定義を与えることを提案した.対象としている定常環境は一般的なものであり,その様な環境中においても良好な学習特性を持つLR-I型階層構造学習アルゴリズムを,報酬パラメータを導入することによって構築した.そして,本階層構造学習アルゴリズムによって最適パスが見出される確率はいくらでも1に近くすることができることを理論的に示した.さらに,数値シミュレーションによって,本階層構造学習アルゴリズムが確かに最適パスを見出すことを確認した.   [継承]
キーワード (推奨): 1. (英) hierarchical structure learning automata (日) (読) [継承]
2. (英) S-model stationary random environment (日) (読) [継承]
3. (英) arithmetic mean of average rewards (日) (読) [継承]
4. (英) reward parameter (日) (読) [継承]
5. (英) L <R-I> type learning algorithm (日) LR-I type learning algorithm (読) [継承]
発行所 (推奨): 計測自動制御学会 [継承]
誌名 (必須): 計測自動制御学会論文集 ([計測自動制御学会])
(pISSN: 0453-4654, eISSN: 1883-8189)

ISSN (任意): 0453-4654
ISSN: 0453-4654 (pISSN: 0453-4654, eISSN: 1883-8189)
Title: 計測自動制御学会論文集
Supplier: 公益社団法人 計測自動制御学会
Publisher: The Society of Instrument and Control Engineers
 (J-STAGE  (CrossRef (No Scopus information.)
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(必須): 38 [継承]
(必須): 1 [継承]
(必須): 97 103 [継承]
都市 (任意):
年月日 (必須): 西暦 2002年 1月 1日 (平成 14年 1月 1日) [継承]
URL (任意): http://ci.nii.ac.jp/naid/10007636599/ [継承]
DOI (任意):
PMID (任意):
NAID (任意): 10007636599 [継承]
WOS (任意):
Scopus (任意):
評価値 (任意):
被引用数 (任意):
指導教員 (推奨):
備考 (任意):

標準的な表示

和文冊子 ● 最上 義夫, 馬場 則夫, 塩尻 晃, 田上 隆徳 : 各レベルにS-モデル定常環境をもつ階層構造学習オートマトンに対するLR-I型学習アルゴリズム, 計測自動制御学会論文集, Vol.38, No.1, 97-103, 2002年.
欧文冊子 ● Yoshio Mogami, Norio Baba, Akira Shiojiri and Takanori Tagami : LR-I Type Learning Algorithm for Hierarchical Structure Learning Automata With S-model Stationary Random Environment at Each Level, Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers, Vol.38, No.1, 97-103, 2002.

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