パラメトリックアクション制御

強化学習の研究において、多くの論文は離散的なアクション空間や連続的なアクション空間におけるエージェントの行動に焦点を当てています。しかし、ビデオゲームのエージェント訓練では、離散的と連続的な両方の成分を持つ複合アクションを扱うことがしばしば必要です。この種のタスクは「パラメータ付きアクションの制御」と呼ばれ、離散的な意思決定と連続的なパラメータ最適化を同時に処理できるアルゴリズムの設計を目指しています。これにより、複雑な環境での効率的な学習と実行が可能になります。このタスクの応用価値は、ゲームなどの多様なインタラクティブ環境でエージェントの適応性と柔軟性を高めることにあります。