Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://ea.donntu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/15551
Название: СРАВНИТЕЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ КЛАССИЧЕСКОГО Q-ОБУЧЕНИЯ И НЕЙРОСЕТЕВОГО Q-ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ АВТОНОМНЫМ АГЕНТОМ В АНИМАТ-ПОДОБНОЙ СРЕДЕ
Авторы: Поспелов, С.М.
Бондаренко, И.Ю.
Дата публикации: 19-сен-2012
Издательство: Донецкий национальный технический университет
Серия/номер: Информатика и компьютерные технологии;VIII
Краткий осмотр (реферат): В статье рассмотрена задача автоматического управления автономным агентом в анимат-подобной среде. Для обучения оптимальному управлению применялся классический и нейросетевой алгоритм Q-обучения с обратным переигрыванием. Были проведены экспериментальные исследования обоих алгоритмов в анимат-подобной среде и сделаны выводы об их эффективности.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/15551
Располагается в коллекциях:Наукові публікації кафедри комп'ютерної інженерії

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
4_Поспелов.pdf490,35 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.