遅延適応型マルチエージェント確率近似アルゴリズム「DASA」の提案と分析

本論文では、遅延に適応しつつ、マルコフ過程のサンプリングの下で並列エージェントの効果を最大限に引き出すことができる新しい確率近似アルゴリズム「DASA」を提案し、その収束性能を理論的に解析した。