Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/15551
Назва: СРАВНИТЕЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ КЛАССИЧЕСКОГО Q-ОБУЧЕНИЯ И НЕЙРОСЕТЕВОГО Q-ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ АВТОНОМНЫМ АГЕНТОМ В АНИМАТ-ПОДОБНОЙ СРЕДЕ
Автори: Поспелов, С.М.
Бондаренко, И.Ю.
Дата публікації: 19-вер-2012
Видавництво: Донецкий национальный технический университет
Серія/номер: Информатика и компьютерные технологии;VIII
Короткий огляд (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 (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/15551
Розташовується у зібраннях:Наукові публікації кафедри комп'ютерної інженерії

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
4_Поспелов.pdf490,35 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.