Multiagent reinforcement learning using Non-Parametric Approximation
n este artículo se presenta una propuesta hibrida de algoritmo de control para sistemas multiagentes, en donde se aprovechan las ventajas del aprendizaje por reforzamiento y de las funciones de aproximación no paramétricas. Se utiliza una versión modificada del algoritmo Q-learning la cual proveerá...
Na minha lista:
Autor principal: | Luviano Cruz, David |
---|---|
Outros Autores: | Garcia Luna, Francesco Jose, Perez Dominguez, Luis Asuncion |
Formato: | Artículo |
Idioma: | spa |
Publicado em: |
2019
|
Assuntos: | |
Acesso em linha: | https://doi.org/10.22463/0122820X.1738 https://revistas.ufps.edu.co/index.php/respuestas/article/view/1738 |
Tags: |
Adicionar Tag
Sem tags, seja o primeiro a adicionar uma tag!
|
Registros relacionados
-
Multi-Agent Reinforcement Learning Using Linear Fuzzy Model Applied to Cooperative Mobile Robots
por: Luviano Cruz, David
Publicado em: (2018) -
Orientation control of 2 degrees of freedom of a photovoltaic panel by deep reinforcement learning: 4CP22-3
por: Diana Yaziel Ortiz Muñoz, et al.
Publicado em: (2022) -
Haptic augmentation towards a smart learning environment: The haptic lever design
Publicado em: (2020) -
Cash Flow Forecasting for Self-employed Workers: Fuzzy Inference Systems or Parametric Models?
Publicado em: (2024) -
Remote monitoring and control system for climatological variables in a worm breeding bed using IoT: 7CP24-21
por: Diana Alejandra Ortega Castillo
Publicado em: (2024)