Geri Dön

S-learning: A multi-agent reinforcement learning method

S-öğrenme: Bir çoklu-etmen takviye-öğrenme metodu

  1. Tez No: 93370
  2. Yazar: UĞUR KUTER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FARUK POLAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: çoklu-etmen öğrenme, çoklu-etmen koordinasyonu, takviye öğrenme iv f77.İl, multi-agent learning, multi-agent cooperation, reinforcement learning m
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 57

Özet

oz S-OGRENME: BİR ÇOKLU-ETMEN TAKVIYE-OGRENME METODU Kuter, Uğur Yüksek Lisans, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Faruk Polat Haziran 2000, 48 sayfa Çoklu-Etmen Sistemlerinde öğrenme günümüzde önem verilen bir araştırma konusudur. Çoklu-Etmen sistemleri içerdikleri hareketli varlıklar sayesinde dinamik ve belirsiz bir yapıya sahiptir. Bu tip sistemlerde, diğer makina-öğrenme metodları arasından Takviye- Öğrenme (TO) en çok gelecek vaadeden yöntemdir. Bunun nedeni, TO 'nün varlıkların içinde bulundukları dünya ile iletişimleri üzerine kurulmuş olmasıdır. Bu yüzden takviye- öğrenme, Çoklu-Etmen sistemlerinde etkili öğrenme potansiyeline sahip olan mekaniz malar önermektedir. Fakat bugüne kadar geliştirilmiş olan TO tabanlı algoritmalar dinamik ve belirsiz ortamların getirdiği problemlere çözüm önerememişlerdir. Bunun nedeni bu algoritmaların üzerinde çalıştıkları ortam hakkında sabit ve daha önceden be lirlenmiş bilgi modellere gereksinim duymalarıdır. Bu tezde, yeni bir takviye-öğrenme tabanlı algoritma önerilmektedir. Bu algoritma özel olarak Çoklu-Etmen sistemleri için geliştirilmiş olup, değişime açık bilgi üzerinden öğrenmektedir. Dinamik ve belirsiz bir ortamda düzenlenen deneylerde, bu algoritmanın bilinen diğer takviye-öğrenme tabanlı metodlara oranla daha tatmin edici sonuçlar verdiği gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT S-LEARNING: A MULTI-AGENT REINFORCEMENT LEARNING METHOD Kuter, Ugur M.S., Department of Computer Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Faruk Polat June 2000, 48 pages Learning in Multi-Agent Systems (MASs) is a hot research problem today. MASs involve many non-stationary entities, which give the systems a dynamic and non- deterministic nature. In such systems, Reinforcement Learning (RL) is the most promising paradigm among the other machine learning methods. This is because RL is based on the interactions of the entities with the environment in which they are oper ating. Due to this fact, RL has the potential to provide effective learning mechanisms for the MASs. However, currently developed RL-based algorithms cannot cope with the dynamic and non-deterministic environments since their learning mechanisms are based on the pre-defined models and static knowledge models about the environment. In this thesis, a new RL-based algorithm, called S-Learning, is presented. This algo rithm is designed for MASs and does perform learning on data that is open-to-change. It is shown in the experiments that S-Learning gives very satisfactory results in a dy namic and non-deterministic simulated environment compared to the other RL-based algorithms.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    119496

    2 LRL: A two-level multi-agent reinforcement learning algorithm with communication

    2 LRL: Bir iki seviyeli iletişimli çoklu-etmen takviye öğrenme metodu

    GÜRAY ERUS

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. FARUK POLAT

  2. Tez No

    803654

    Deep reinforcement learning approach in control of Stewart platform- simulation and control

    Stewart platformunun kontrolünde derin pekistirmeli öğrenme yaklaşımıc- simülasyon ve kontrol

    HADI YADAVARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ VAHİT BARIŞ TAVAKOL

  3. Tez No

    773984

    Analysis of meta-gradient incentive algorithm for cooperative behavior in social dilemma problems

    Sosyal ikilem problemlerinde işbirlikçi davranış için meta-gradient teşvik algoritması analizi

    ABDULLAH VANLIOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE

  4. Tez No

    520901

    Reinforcement learning control for autorotation of a simple point-mass helicopter model

    Basitleştirilmiş bir nokta-kütle helikopter modeli otorotasyonu için takviyeli öğrenme kontrolü

    KADİRCAN KOPŞA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Havacılık MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ TÜRKER KUTAY

  5. Tez No

    82462

    Multi agent reinforcement learning using function approximation

    Fonksiyon yaklaşımı kullanarak çoklu etmen takviye öğrenme

    OSMAN ABUL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FARUK POLAT

Geri Dön