Multi-agent reinforcement learning using roles
Roller kullanarak çoklu-etmen takviye öğrenme
- Tez No: 116240
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FARUK POLAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Takviye öğrenme, çoklu-etmen öğrenme, çoklu-etmen koor dinasyon, etmen rolleri, Reinforcement learning, multi-agent learning, multi-agent coordination, agent roles
- Yıl: 2001
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Takviye öğrenme, önemi artan bir makine öğrenme tekniği olarak bilinmekte dir ve etmen teorisinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Çoklu-etmen takviye öğrenme ise takviye öğrenme tekniklerinin çoklu-etmen ortamlara genişletilerek uyarlanması ile ilgilenir. Etmenler arası koordinasyon açıkça bilgi paylaşımı olmadan edinilebilir. Kimi problemlerde öğrenmenin gerçekleşmesi için görev bölümlendirmesi gerekebilir. Bu tezde görev bölümlendirmesine alternatif bir yaklaşım olarak, alt görevlerinden oluşan problemlerin çözümü için etmen rolleri tanımlanmıştır. Yaklaşım farklı özellikteki iki ortamda denenmiş ve tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
Reinforcement learning (RL) is known to be an promising machine learning tech nique and is extensively used in agent theory. Multi-agent reinforcement learning (MARL) deals with how to scale up RL to multi-agent domains. Coordination among agents can be achieved without explicit information sharing. Decomposi tion of task may be necessary to realize learning in some problems. In this thesis, roles are defined for an agent as an alternative approach to task decomposition for problems made up of sequential sub-tasks. The approach is experimented and discussed on two domains of different characteristics.
Benzer Tezler
- Reinforcement learning of multi-agent team behavior
Çoklu-etmen takım davranışlarının pekiştirmeli öğrenilmesi
MEHMET UTKU TATLIDEDE
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. LEVENT AKIN
- Reinforcement learning using potential field for role assignment in a multi-robot two-team game
Çoklu-robotlu, iki-takımlı bir oyunda rol belirlemeyi potensiyal alanlar kullanarak yapan pekişmeli öğrenme
FİDAN ÖZGÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMET ERKMEN
PROF. DR. AYDAN ERKMEN
- Data-driven prediction and emergency control of transient stability in power systems towards a risk-based optimal power flow operation
Güç sistemlerinde risk tabanlı optimal güç akışı işletimineyönelik geçici hal kararlılığın veri güdümlü tahmini veacil durum kontrolü
SEVDA JAFARZADEH
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Multi agent reinforcement learning using function approximation
Fonksiyon yaklaşımı kullanarak çoklu etmen takviye öğrenme
OSMAN ABUL
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FARUK POLAT
- Etmenlerin iç modelini kullanarak çoklu etmenlerde bulanık takviyeli öğrenme
Fuzzy reinforcement learning in multi-agent systems using internal model of agents
ALPER KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. AHMET ARSLAN