Adaptive action supervision in reinforcement learning from real-world multi-agent demonstrations

K Fujii, K Tsutsui, A Scott, H Nakahara… - arxiv preprint arxiv …, 2023‏ - arxiv.org
Modeling of real-world biological multi-agents is a fundamental problem in various scientific
and engineering fields. Reinforcement learning (RL) is a powerful framework to generate …

Mix Q-learning for Lane Changing: A Collaborative Decision-Making Method in Multi-Agent Deep Reinforcement Learning

X Bi, M He, Y Sun - IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2025‏ - ieeexplore.ieee.org
Lane-changing decisions, which are crucial for autonomous vehicle path planning, face
practical challenges due to rule-based constraints and limited data. Deep reinforcement …

Collaborative hunting in artificial agents with deep reinforcement learning

K Tsutsui, R Tanaka, K Takeda, K Fujii - Elife, 2024‏ - elifesciences.org
Collaborative hunting, in which predators play different and complementary roles to capture
prey, has been traditionally believed to be an advanced hunting strategy requiring large …

頑健かつ解釈可能性の高いナビゲーションのための深層強化学習と追跡行動モデルの階層的統合

筒井和詩, 武田一哉, 藤井慶輔 - 人工知能学会全国大会論文集 第 38 …, 2024‏ - jstage.jst.go.jp
抄録 理論モデルを機械学習モデルに統合することは, 効率的で頑健なモデルを構築するための
大きな可能性を秘めている. 本研究では, 生物学分野でしばしば用いられる追跡行動モデルと深層 …

実世界マルチエージェントの手本を用いた強化学習における適応的な行動の活用

藤井慶輔, 筒井和詩, 中原啓, 武石直也… - … 学会全国大会論文集 第 …, 2024‏ - jstage.jst.go.jp
抄録 実世界の生物学的マルチエージェントを強化学習でモデル化する場合, ソースとなる実世界の
データとターゲットとなる強化学習環境の間にドメインギャップがあるため, ターゲットダイナミクスを …

[CITATION][C] Data-Centric Approach for Driver Behavior Research [ITS People]

K Takeda - IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 2025‏ - ieeexplore.ieee.org
Data-Centric Approach for Driver Behavior Research [ITS People] Page 1 IEEE INTELLIGENT
TRANSPORTATION SYSTEMS MAGAZINE • 92 • JANUARY/FEBRUARY 2025 IT S PE O PL E …