協調的マルチエージェントタスクにおける相対的過剰一般化の克服

相対的過剰一般化は、協調的マルチエージェントタスクにおいて最適な共同行動の効用が非最適な共同行動の効用を下回る場合に発生する問題である。本研究では、カリキュラム学習を用いることで、この問題を効果的に克服する手法を提案する。