Μέθοδοι ενισχυτικής μάθησης σε συστήματα πρακτόρων

Περίληψη

Η παρούσα διατριβή εντάσσεται στον χώρο της μηχανικής μάθησης και ιδιαίτερα την υπο- περιοχή της ενισχυτικής μάθησης. Η ενισχυτική μάθηση αποτελεί μια βασική προσέγγιση εκπαίδευσης αυτόνομων πρακτόρων οι οποίοι λαμβάνουν περιορισμένη πληροφορία για την εκπαίδευσή τους από το περιβάλλον. Το πλαίσιο της ενισχυτική μάθησης παρέχει τη δυνατό- τητα λύσης πολύπλοκων προβλημάτων χωρίς την προϋπόθεση εξωτερικής επίβλεψης που συναντάται σε άλλες οικογένειες μεθόδων μηχανικής μάθησης (π.χ. εκμάθηση ταξινομη- τών). Αυτό είναι σημαντικό γιατί το το περιβάλλον στο οποίο πρόκειται να δραστηριοποι- ηθεί ένα αυτόνομος πράκτορας συχνά δεν είναι γνωστό εκ των προτέρων. Παρά τη μεγάλη ερευνητική δραστηριότητα και τις επιτυχίες σε διάφορα πεδία, πολλά ερευνητικά θέματα παραμένουν ανοιχτά στον χώρο της ενισχυτικής μάθησης. Η παρούσα διατριβή κινείται σε δύο άξονες: α) στην ανάπτυξη μεθόδων για συστήματα πολλαπλών πρακτόρων και β) στην μοντελοποίηση πολύπλοκων προβλημάτων μέσω της ενισχυτικής μάθησης. Αρχικ ...
περισσότερα

Περίληψη σε άλλη γλώσσα

This dissertation pertains to the area of Machine Learning and especially to the subfield of Reinforcement Learning. Reinforcement learning comprises an appealing solution to problems with limited environmental feedback. The reinforcement learning framework provides the appropriate tools for solving complex problems, unlike other machine learning frameworks where correct labeled examples are necessary. For example, it is possible that the environment that an autonomous agent will act, may be unknown. Despite the research efforts and the successes in reinforcement learning, several research topics are still open. The contribution of this thesis is two-fold: a) it concerns the deployment of methods in multiagent systems and b) it uses the reinforcement learning framework to solve complex problems like focused crawling and ensemble pruning. Firstly, the thesis concentrates on the problem of coordinating a group of autonomous agents in order to achieve a common goal. For dealing with this ...
περισσότερα

Όλα τα τεκμήρια στο ΕΑΔΔ προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα.

DOI
10.12681/eadd/19231
Διεύθυνση Handle
http://hdl.handle.net/10442/hedi/19231
ND
19231
Εναλλακτικός τίτλος
Reinforcement learning in agent systems
Συγγραφέας
Παρτάλας, Ιωάννης του Δημήτριος
Ημερομηνία
2009
Ίδρυμα
Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης (ΑΠΘ). Σχολή Θετικών Επιστημών. Τμήμα Πληροφορικής
Εξεταστική επιτροπή
Βλαχάβας Ιωάννης
Μανωλόπουλος Ιωάννης
Βασιλειάδης Νικόλαος
Λύκας Αριστείδης
Μήτκας Περικλής
Παλιούρας Γεώργιος
Τσουμάκας Γρηγόριος
Επιστημονικό πεδίο
Φυσικές Επιστήμες
Επιστήμη Ηλεκτρονικών Υπολογιστών και Πληροφορική
Λέξεις-κλειδιά
Ενισχυτική μάθηση; Μηχανική μάθηση; Συστήματα πολλαπλών πρακτόρων
Χώρα
Ελλάδα
Γλώσσα
Ελληνικά
Άλλα στοιχεία
153 σ., εικ.
Στατιστικά χρήσης
ΠΡΟΒΟΛΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Google Analytics.
ΞΕΦΥΛΛΙΣΜΑΤΑ
Αφορά στο άνοιγμα του online αναγνώστη.
Πηγή: Google Analytics.
ΜΕΤΑΦΟΡΤΩΣΕΙΣ
Αφορά στο σύνολο των μεταφορτώσων του αρχείου της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
ΧΡΗΣΤΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
Σχετικές εγγραφές (με βάση τις επισκέψεις των χρηστών)