Actor-Criticを用いた知的ネットワークシステムの

Actor-Criticを用いた
知的ネットワークシステムの提案
廣安知之（同志社大学）
三木光範（同志社大学）
○中村康昭（同志社大学大学院）
研究背景
近年の人工物には知的性質を備えているものが存在する
Ex.）
自動温度調節を行う電子レンジ
人の存在を感知する照明
人の存在で風量を調節する空調
知的人工物
人工物におけるパラメータを環境に合わせて変更可能
利用者や環境にとってより高い効用をもたらす人工物
Intelligent Systems Design Lab. Doshisha Univ.
知的メカニズムの発現
状態を認識するSense部
適切な行動判断を行うJudge部
判断に従うAct部
自身に組み込まれたセンサ，駆動部から目的達成
Intelligent Systems Design Lab. Doshisha Univ.
知的ネットワークシステム
知的人工物が持つ知的性質を利用して，目的をネットワークに
与えることにより自律的に動作するネットワークシステム
柔軟な対応が不可欠
柔軟なJudge部
強化学習の適用
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強化学習
教師が存在せず，報酬を手がかりに学習を進める
試行錯誤から選択すべき行動を学習する
代表的な強化学習手法
• Q-Learning
• Actor-Critic
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Q-Learning
それぞれの状態に，状態と行動のセットで評価値が存在
S+A
S
+A
-A
S-A
Boltzman選択：exp(Q(s,a)/T)に比例して行動選択
ε-greedy選択：確率εでランダム，それ以外で最高評価の行動を選択
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Actor-Critic
状態評価部と行動選択部が独立して存在
状態評価部
行動選択部
確率設定可能
確率変動可能
状態S
良い状態へ遷移したとき
標準偏差：
外：標準偏差を広げる
内：標準偏差を縮める
中心値：行動方向へ移動
－
0
A
＋
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シミュレーション：知的照明システム
目標：人を快適にする
（快適＝100±5 [lx]）
状態数：0～300 [lx]を60分割
ライト：1.5m間隔で3台設置
人：中央のライトの下に存在
Sense：人のいる地点の照度
各ライトのSense・Judge・Act
Judge：判断基準との比較
Act：ライトの光度の変更
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システムの動作
照度計算
[逐点法]
I  I cos
I
E  2 cos3 
h
I：ライトの光度
E:人のいる地点の照度
1ステップ
ネットワークに接続された
各照明が全て1回の動作を
行ったとき
1回の学習
人のいる地点が快適な
照度に達したとき
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システムへの学習手法の適用
Q-Learning
各照明は±X[cd]という二つの行動から選択
ε-greedy選択を用いて行動を選択(ε＝0.2)
Actor-Critic
各照明は正規分布に基づいて値を出力させ，それに従い行動
正規分布の初期中心値を0とする
中心値と標準偏差の変化は実際にとった行動との1／2
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人のいる地点の照度の履歴
学習により目標状態へ到達するまでのステップ数が少なくなる
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目標状態までのStep数の収束
大きな値を選択させるとステップ数は小さくなる
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機器が故障したときの柔軟な対応
各学習手法で100回の学習後，目標に到達したときの障害を想定
他の機器が柔軟に対処することが望ましい
行動選択
Q-Learning：±200[cd]から選択
Actor-Critic：初期標準偏差＝200
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障害時の行動(Q-Learning)
一つのライトの動作が大きいため，柔軟な対応が不可能
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障害時の行動(Actor-Critic)
個々の機器が少しずつ明るくなることによって調整を行う
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まとめ
知的ネットワークシステムの提案
知的人工物をネットワークに接続することにより
様々な要求に対応可能なシステムを目指す
Q-LearningとActor-Criticの比較
Q-Learningではパラメータへの依存が大きい
Actor-Criticではパラメータへの依存が少ない
Actor-Criticが有効である
Intelligent Systems Design Lab. Doshisha Univ.
Intelligent Systems Design Lab. Doshisha Univ.
以降：参考資料
Intelligent Systems Design Lab. Doshisha Univ.
知的ネットワークシステム
知的人工物をネットワークに接続するシステム
他の機器のセンス・アクトを利用可能
システム全体で利用の可能性が広がる
Intelligent Systems Design Lab. Doshisha Univ.
Judge部の問題点
判断基準
書き換え部
判断基準が固定
柔軟な対応が困難
判断基準の書き換え
実動作部
強化学習
Intelligent Systems Design Lab. Doshisha Univ.
TD誤差学習
St+1
St
α
γ
報酬Ｒ
TD誤差
V (St＋１) -V(St)
V(St)
TD誤差＞０：良い状態へ遷移した
TD誤差＜０：悪い状態へ遷移した
V(St+1 )
γ：割引率(0≦γ ≦ 1)
α：学習率(0＜γ ≦ 1 )
Intelligent Systems Design Lab. Doshisha Univ.
Actor-Criticにおける正規分布の中心値
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