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Agilizando aprendizagem por reforço em robótica móvel através do uso de conhecimento sobre o domínio

Renê Pegoraro Anna Helena Reali Costa 1960-

2001

Localização: EPBC - Esc. Politécnica-Bib Central    (FT-1599 ) e outros locais(Acessar)

  • Título:
    Agilizando aprendizagem por reforço em robótica móvel através do uso de conhecimento sobre o domínio
  • Autor: Renê Pegoraro
  • Anna Helena Reali Costa 1960-
  • Assuntos: ROBÓTICA; ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Notas Locais: Sistemas Digitais
  • Descrição: Diversos algoritmos de Aprendizado por Reforço (AR) foram propostos para solucionar os Processos de Decisão de Markov. Em AR, a prendizagem é conduzida através de repetidas interações do agente com o ambiente, por tentativa e erro. Encontrar políticas ótimas usando os algoritmos de AR pode ser bastante demorado. Visando acelerar a aprendizagem, muitos algoritmos foram desenvolvidos. Um destes algoritmos é o QS-Learning, no qual uma única experiência pode atualizar mais do que um valor da ação, através do uso de uma função de espalhamento. Com o intuito de melhorar o algoritmo QS, considera-se o uso de similaridades entre pares estado-ação, definidos em um espaço de similaridades, e a aplicação destas similaridades para acelerar alguns algoritmos AR. Esta Tese propõe o algoritmo QSx-Learning, que é o algoritmo QS-Learning com identificação explícita de similaridades entre pares estado-ação, e o algoritmo Minimax-QSx, o qual combina o algoritmo Minimax-Q com o algoritmo QSx-Learning. Diversas simulações foram desenvolvidas no domínio de robótica móvel, incluindo o futebol de robôs, que é um domínio multiagentes. Pode-se observar que, definindo funções de espalhamento muito simples, dependentes do domínio, consegue-se melhorias significativas no desempenho dos algoritmos de aprendizado por reforço
  • Data de criação/publicação: 2001
  • Formato: 110 p.
  • Idioma: Português
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