Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2017 |
Autor(a) principal: |
Silva, Cleiton Alves da |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-08022018-102528/
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Resumo: |
Agentes que utilizam técnicas de Aprendizado por Reforço (AR) buscam resolver problemas que envolvem decisões sequenciais em ambientes estocásticos sem conhecimento a priori. O processo de aprendizado desenvolvido pelo agente em geral é lento, visto que se concretiza por tentativa e erro e exige repetidas interações com cada estado do ambiente e como o estado do ambiente é representado por vários fatores, a quantidade de estados cresce exponencialmente de acordo com o número de variáveis de estado. Uma das técnicas para acelerar o processo de aprendizado é a generalização de conhecimento, que visa melhorar o processo de aprendizado, seja no mesmo problema por meio da abstração, ao explorar a similaridade entre estados semelhantes ou em diferentes problemas, ao transferir o conhecimento adquirido de um problema fonte para acelerar a aprendizagem em um problema alvo. Uma abstração considera partes do estado e, ainda que uma única não seja suficiente, é necessário descobrir qual combinação de abstrações pode atingir bons resultados. Nesta dissertação é proposto um método para seleção de abstração, considerando o processo de avaliação da aprendizagem durante o aprendizado. A contribuição é formalizada pela apresentação do algoritmo REPO, utilizado para selecionar e avaliar subconjuntos de abstrações. O algoritmo é iterativo e a cada rodada avalia novos subconjuntos de abstrações, conferindo uma pontuação para cada uma das abstrações existentes no subconjunto e por fim, retorna o subconjunto com as abstrações melhores pontuadas. Experimentos com o simulador de futebol mostram que esse método é efetivo e consegue encontrar um subconjunto com uma quantidade menor de abstrações que represente o problema original, proporcionando melhoria em relação ao desempenho do agente em seu aprendizado |