Co-Evolucion competitiva de agentes de aprendizaje por refuerzo en un dominio de competencia de autos
El objetivo de este trabajo es mostrar la efectividad alcanzada por dos agentes de aprendizaje por refuerzo cuando se entrenan al tiempo en un ambiente compartido, tomando como dominio la competencia de autos en una pista parcialmente observable. Se definió un comportamiento satisfactorio y un compo...
- Autores:
-
Daza, Eduardo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2001
- Institución:
- Universidad del Magdalena
- Repositorio:
- Repositorio Unimagdalena
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unimagdalena.edu.co:123456789/2406
- Acceso en línea:
- http://repositorio.unimagdalena.edu.co/handle/123456789/2406
- Palabra clave:
- Reinforcement learning
Multi-Agent Systems
IS-00001
- Rights
- restrictedAccess
- License
- atribucionnocomercialsinderivar
| Summary: | El objetivo de este trabajo es mostrar la efectividad alcanzada por dos agentes de aprendizaje por refuerzo cuando se entrenan al tiempo en un ambiente compartido, tomando como dominio la competencia de autos en una pista parcialmente observable. Se definió un comportamiento satisfactorio y un comportamiento óptimo para evaluar el desempeño de los agentes. Usando lenguaje C++, fue desarrollado para plataforma Linux, el software Pcc, el cual simula las competencias en una pista virtual de carreras y entrega de manera gráfica los resultados del aprendizaje. Se usó el algoritmo SARSA(lambda) con selección de acciones E-greedy en ambos agentes y se corrió la aplicación en ocho escenarios de prueba. Los resultados mostraron el alcance de un comportamiento óptimo en todos los escenarios para ambos agentes. El ambiente discreto, estocástico y parcialmente observable empleado y la co-evolución competitiva lograda y la herramienta de software libre producida, hacen de este trabajo una importante contribución al las investigaciones en aprendizaje de máquina. |
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