学会等発表 - 倉重　健太郎

1. Self-Generation of Reward by Logarithmic Transformation of Multiple Sensor Evaluations

   Yuya Ono and Kentarou Kurashige and Afiqe Anuar Bin Muhammad Nor Hakim and Yuma Sakamoto，AROB-ISBC-SWARM2023，International Society of Artificial Life and Robotics，Proceedings of AROB-ISBC-SWARM2023，(頁 121-126)，2023年01月25日，Beppu，日本国

2. 好奇心・恐怖心を考慮した評価の自己生成手法の提案 -予測誤差の時間変化に基づいた評価算出による効率的な探索の実現-

   岡田 千賢, 倉重 健太郎，第32回インテリジェント・システム・シンポジウム，一般社団法人 日本知能ファジイ学会(SOFT)，第32回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集，(頁 54-59)，2024年09月18日，会津，日本国

3. 区分線形関数からなるタスクの優先度を用いたマルチタスク強化学習 -安全性と効率性を考慮した区分点の自動調節による適応性の向上-

   大門 翔矢, 倉重 健太郎，第32回インテリジェント・システム・シンポジウム，一般社団法人 日本知能ファジイ学会(SOFT)，第32回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集，(頁 102-107)，2024年09月18日，会津，日本国

4. 異なる知識を持つエージェント群による単体ロボットの行動選択 -学習進度と行動価値に基づく知識の統合による行動数の削減-

   酒井 啓伍, 倉重 健太郎，第32回インテリジェント・システム・シンポジウム，一般社団法人 日本知能ファジイ学会(SOFT)，第32回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集，(頁 60-65)，2024年09月18日，会津，日本国

5. タスクの優先度に基づくマルチタスク強化学習の提案 ―優先度算出に用いる区分線形関数の自己調整による適応性の向上―

   藤山 龍希, 倉重 健太郎，第31回インテリジェント・システム・シンポジウム，一般社団法人日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス部門，第31回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集，(頁 1-6)，2023年09月07日，福岡，日本国

6. センサ情報に基づく評価の自己生成 ―予測誤差に基づく好奇心と恐怖心の導入による環境への適応性の向上―

   岡田 千賢, 倉重 健太郎，第31回インテリジェント・システム・シンポジウム，一般社団法人日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス部門，第31回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集，(頁 1-6)，2023年09月07日，福岡，日本国

7. センサ情報に基づく評価の自己生成 ―スパイク列を用いた評価算出による危険認識能力の向上―

   坂本 悠真, 倉重 健太郎，第31回インテリジェント・システム・シンポジウム，一般社団法人日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス部門，第31回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集，(頁 1-6)，2023年09月07日，福岡，日本国

8. 多面的な評価指標を用いた報酬の自己生成 -センサ入力に対する危険性を考慮した慣れの実現による危険認識の向上-

   坂本 悠真, 小野 裕也, Afiqe Anuar bin Muhammad Nor Hakim, 倉重 健太郎，インテリジェント・システム・シンポジウム2022，計測自動制御学会 システム・情報部門，第30回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集，(頁 178-182)，2022年09月21日，神戸，日本国

9. 異なる認識能力を持つエージェント群による単体ロボットの意思決定 -深層強化学習の導入による連続環境への適応-

   成田 陸矩, 倉重 健太郎，インテリジェント・システム・シンポジウム2022，計測自動制御学会 システム・情報部門，第30回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集，(頁 385-390)，2022年09月21日，神戸，日本国

10. タスクの優先度に基づくマルチタスク強化学習の意思決定手法の提案 -区分線形関数を用いた優先度の設計による環境への適応性の向上-

    藤山 龍希, 倉重 健太郎，インテリジェント・システム・シンポジウム2022，計測自動制御学会 システム・情報部門，第30回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集，(頁 191-196)，2022年09月21日，神戸，日本国

11. 単体ロボットにおけるHMARLを用いた行動学習 -情報エントロピーを用いたエージェントの絞り込みによる学習性能の向上-

    上村 優真, 成田 陸矩, 倉重 健太郎，インテリジェント・システム・シンポジウム2022，計測自動制御学会 システム・情報部門，第30回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集，(頁 183-187)，2022年09月21日，神戸，日本国

12. Proposal of Self-generation of Reward for danger avoidance by disregarding specific situations

    Yuya Ono, Kentaro Kurashige, Afiqe Anuar Bin Muhammad Nor Hakim, Sosuke Kondo, Kodai Fukuzawa，2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI)，IEEE，2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI)，(頁 1-6)，2021年12月05日，Orlando, FL，アメリカ合衆国

13. Efficient exploration by switching agents according to degree of convergence of learning on Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning in Single Robot

    Riku Narita, Tatsufumi Matsushima, Kentarou Kurashige，2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) ，IEEE，Proceedings of 2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI)，(頁 1-6)，2021年12月05日，Orlando, FL，アメリカ合衆国

14. センサ情報に基づく評価の自己生成-能動的な評価の無視による危険の強調-

    小野 裕也, Afiqe Anuar Bin Muhammad Nor Hakim, 近藤 奏介, 福澤 航大, 倉重 健太郎，公益社団法人計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2021，公益社団法人計測自動制御学会，計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会講演集，(頁 55-59)，2021年11月20日

15. タスクの優先度で重みづけされた行動価値に基づく複数タスク下における意思決定手法の提案

    花形 知美,倉重 健太郎,上林 拓馬，インテリジェント・システム・シンポジウム2021，FAN運営委員会，インテリジェント・システム・シンポジウム2021講演論文集，(頁 127-131)，2021年09月21日，Online，日本国

16. 学習空間の異なる複数の強化学習を用いた多角的な意思決定 -局所的な学習結果を活用した探索行動の絞り込みによる無駄行動の削減-

    成田 陸矩,倉重 健太郎，インテリジェント・システム・シンポジウム2021，FAN運営委員会，インテリジェント・システム・シンポジウム2021講演論文集，(頁 123-126)，2021年09月21日，Online，日本国

17. An Experimental Study for Tracking Ability of Deep Q-Network under the Multi-Objective Behaviour using a Mobile Robot with LiDAR

    Masashi Sugimoto, Ryunosuke Uchida, Shinji Tsuzuki, Hitoshi Sori, Hiroyuki Inoue, Kentaro Kurashige, Shiro Urushihara，2021 International Symposium on Electrical, Electronics and Information Engineering(ISEEIE2021)，2021 International Symposium on Electrical, Electronics and Information Engineering(ISEEIE2021)，(頁 81-87)，2021年02月19日，Seoul，大韓民国

18. Autonomous decision making by the self-generated priority under multi-task

    Takuma Kambayashi, Kentarou Kurashige ，2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) ，IEEE，Proceedings of 2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) ，(頁 1879-1885)，2020年12月01日，Canberra，オーストラリア連邦

19. An Experimental Study for Development of Multi-Objective Deep Q-Network -In Case of Behavior Algorithm for Resident Tracking Robot System-

    Masashi Sugimoto, Ryunosuke Uchida, Haruka Matsufuji, Shinji Tsuzuki, Hitoshi Yoshimura, Kentarou Kurashige, Mikio Deguchi ，The Sixth International Conference on Electronics and Software Science ICESS2020，Proceedings of the Sixth International Conference on Electronics and Software Science ICESS2020 ，(頁 7-16)，2020年12月01日，日本国

20. Self-generation of reward based on sensor value -Improving reward accuracy by associating multiple sensors using Hebb's rule-

    Sosuke Kondo, Kentarou Kurashige ，2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) ，IEEE，Proceedings of 2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) ，(頁 1886-1892)，2020年12月01日，Canberra，オーストラリア連邦