先見的知識を導入したマルチエージェント強化学習による船舶航路探索

摘要

Ships are systems defined by nonlinear dynamics and the control tower does not exist. Therefore, if plural ships are in the restricted sea area, the appropriate course decision of ships before the actual navigation is an important problem. In this research, we have designed a novel multi-agent reinforcement learning systems (MARLS) for the course decision of ships to keep the navigation rules forcibly and to improve the learning efficiency.%船舶は非線形ダイナミクスを持つシステムであり，操船の判断が各船舶に任されている．そのため，複数の船舶が行き交う限定された海域では，実際の操船に先立って安全性と効率性を満足する適切な航路を決定することは非常に重要な問題となる.本研究では，航法遵守の強化と学習効率の向上を図るために，新たな船舶航路探索用マルチエージェント強化学習システム（Multi-Agent Reinforcement Leaming Systems：MARLS）を構築する．