Aprendizado por Reforço
Algoritmos aplicados à navegação autônoma
(Sprache: Portugiesisch)
A Aprendizagem por Reforço (AR) tem se mostrado um método bastante eficiente quando se trata da resolução de problemas onde é necessário aprender um comportamento de atuação a partir de um ambiente desconhecido. Existem várias aplicações desse método nas...
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Produktinformationen zu „Aprendizado por Reforço “
Klappentext zu „Aprendizado por Reforço “
A Aprendizagem por Reforço (AR) tem se mostrado um método bastante eficiente quando se trata da resolução de problemas onde é necessário aprender um comportamento de atuação a partir de um ambiente desconhecido. Existem várias aplicações desse método nas mais diferentes áreas de pesquisa, uma dessas aplicações tem chamado muito a atenção de pesquisadores da área de computação, que é a capacidade criar agentes autônomos utilizando a AR. Existem diversos algoritmos de AR que podem ser aplicados a tarefas de aprendizagem, tendo como objetivo determinar uma política ótima de atuação para um agente. Este trabalho se propõe a realizar um estudo e implementação dos algoritmos de AR, Q-learning e Sarsa, aplicado a problemas de navegação autônoma. Esses algoritmos foram analisados quanto à capacidade de convergência para uma política de atuação ótima e seus desempenhos na aplicação em um modelo de navegação autônoma. Para simulação do ambiente desenvolvido e implementação dos algoritmos de AR foi utilizado o software SCILAB.
Autoren-Porträt von Náthalee Lima, Emanoel Costa
Lima, NáthaleeDoutorado (2015) e mestrado (2010) em Engenharia Elétrica e de Computação pela UFRN. Possui graduação em Sistemas de Telecomunicações pelo IFPB (2007) e em Ciência da Computação pelo Centro Universitário de João Pessoa(2004).Têm experiência na área de Sistemas de Telecomunicações e Sistemas Inteligentes com ênfase em Aprendizagem Reforço.
Bibliographische Angaben
- Autoren: Náthalee Lima , Emanoel Costa
- 2018, 56 Seiten, Maße: 22 cm, Kartoniert (TB), Portugiesisch
- Verlag: Novas Edicioes Academicas
- ISBN-10: 6139680174
- ISBN-13: 9786139680177
Sprache:
Portugiesisch
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