Q(λ)アルゴリズムは前章の表3.5に示したとおりである。学�率はα=0.1とした。方策にはMax�x�kとε-greedy�x�kの2�N�を使用した。�行�e�`が必要であると判断したためである。0.7}の4ケ�`スを�视�した。壁に沿い�r�回りするような行�婴蜓Я�させるということである。よって�蟪觊v数は以下のように与えた。�r�回りとは�泳�の左に壁があるという状�Bを意味する。=窕丐�g�Yの�蟪觊v数rは式(4.1)のように作成した。�Q定木の学�に使用するデ�`タのサンプリング��化学�から得られた�h境と行�婴伍v�Sから�Q定木学�によって行�鹰氅`ルを�Q定木として取得する。�Q定木学�についてのデ�`タは下�のようにして取得した。��な�h境情�螭扦�る“8近傍の壁の有�o”とした。これをサブ�h境と呼ぶことにする。サブ�h境を属性ベクトルとして取得する。a))をこの事例(�h境)に��するクラスとしてサンプリングする。このようにして得られた事例は��4.7のような形式になる。`ルを取得することになる。そのエラ�`率から得られた��用ル�`ルの有�啃预蛟u��する。今回の��化学�の�g�Y条件を以下にまとめておく。��4.8に全ての方策で得られた��化学�の�抗�をエピソ�`ドごとの�蟪旰亭�r�g�浠�として示す。ある�Nの局所解に�ってしまったことがわかる。よってこの���}には探索の要素がかなり重要であるとわかる。学�し直しているものと思われる。エピソ�`ド数50回程度で比�^的大きな一定��に�_する。�蟪旰亭�らランダム�x�kによる�抗�を取り除いた上で�u��する必要があることに注意しなければならない。��4.9にランダム�x�kの�抗�を取り除いた正味の�蟪旰亭�溥wを示す。greedy�x�kの�龊悉涎Я��^程の最後の一回だけをMax�x�kに�涓�して�蟪旰亭蛴Q�yした。エピソ�`ド回数は5回おきに150回までの��をサンプリングした。大まかな目安として使用できる。ε=0.5の�rであった。少なすぎたものと考えられる。よって本研究の以降ではεの��は0.5に固定してε-greedy�x�kによって�g�Yを行った。この条件での��化学�による学�の�抗�をエ�`ジェントの移�婴��子として示す。�vは�蟪�-1を得たことを示す。�vは�蟪戗D1を得たことを示す。エピソ�`ド150のエ�`ジェントの行�印1碛�は��4.10と同��。�Q定木学�の入力デ�`タとして保存した。全273��の事例をサンプリングした(�g�Hのデ�`タは付�hAに示す)。サブ�h境ととるべき行�婴伍v�Sを�Q定木として形成した。��4.12すべての事例に��して形成された�Q定木を示す。比�^的�g�な�Q定木が得られた。エ�`ジェントの行�婴�Q定する。��gなIF-THENル�`ル形式でも容易に�述できる。エラ�`率は40%と比�^的高くなった。エ�`ジェントの行�婴摔�まり支障ないと考えられる。��4.13のような�Q定木が得られた。エラ�`率0%という非常に正�_な学�が行われた。壁に沿って�r�回りをするエ�`ジェントの行�婴蜓Я�した。��なる�h境にも�m用可能であることが期待できる。マップ2)での�m用性をシミュレ�`ションし�试^した。使用するエ�`ジェントは�Q定木として形成された��用行�鹰氅`ルをIf-then形式で用いた。