Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/32381
Назва: | Influence Learning for Multi-Agent System Based on Reinforcement Learning |
Автори: | Kabysh, Anton Golovko, Vladimir Lipnickas, Arunas |
Ключові слова: | reinforcement learning influence learning multi-agent learning multi-joined robot |
Дата публікації: | 2012 |
Видавництво: | ТНЕУ |
Бібліографічний опис: | Kabysh, A. Influence Learning for Multi-Agent System Based on Reinforcement Learning [Text] / Anton Kabysh, Vladimir Golovko, Arunas Lipnickas // Computing = Комп’ютинг. - 2012. - Vol. 11, is. 1. - P. 39-44. |
Короткий огляд (реферат): | This paper describes a multi-agent influence learning approach and reinforcement learning adaptation to it. This learning technique is used for distributed, adaptive and self-organizing control in multi-agent system. This technique is quite simple and uses agent’s influences to estimate learning error between them. The best influences are rewarded via reinforcement learning which is a well-proven learning technique. It is shown that this learning rule supports positive-reward interactions between agents and does not require any additional information than standard reinforcement learning algorithm. This technique produces optimal behavior of multi-agent system with fast convergence patterns. |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://dspace.tneu.edu.ua/handle/316497/32381 |
Розташовується у зібраннях: | Комп'ютинг 2012 рік. Том 11. Випуск 1 |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Kabysh.pdf | 739.39 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.