Матрична стохастична гра з Q-навчанням

dc.contributor.authorКравець, П. О.
dc.date.accessioned2015-10-16T11:31:51Z
dc.date.available2015-10-16T11:31:51Z
dc.date.issued2015
dc.description.abstractРозроблена модель матричної стохастичної гри для прийняття рішень в умовах невизначеності. Запропоновано метод Q-навчання для розв’язування стохастичної гри з апріорі невідомими матрицями виграшів. Виконано формулювання ігрової задачі, описано марківський рекурентний метод та алгоритм для її розв’язування. Отримано та проаналізовано результати комп’ютерного моделювання стохастичної гри з Q-навчанням. The model of matrix stochastic game for decision-making in the conditions of uncertainty is developed. The method of Q-learning for stochastic game solving with a priori unknown gains matrices is offered. The formulation of a game problem is executed. The Markovian recurrent method and algorithm for the game solving are described. Results of computer modelling of stochastic game with Q-learning are received and analysed.uk_UA
dc.identifier.citationКравець П. О. Матрична стохастична гра з Q-навчанням / П. О. Кравець // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". Серія: Інформаційні системи та мережі : збірник наукових праць. – 2015. – № 814. – С. 71–80. – Бібліографія: 13 назв.uk_UA
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/29764
dc.language.isouauk_UA
dc.publisherВидавництво Львівської політехнікиuk_UA
dc.subjectстохастична граuk_UA
dc.subjectумови невизначеностіuk_UA
dc.subjectQ-навчанняuk_UA
dc.subjectмарківський рекурентний методuk_UA
dc.subjectstochastic gameuk_UA
dc.subjectuncertainty conditionsuk_UA
dc.subjectQ-learninguk_UA
dc.subjectMarkovian recurrent methoduk_UA
dc.titleМатрична стохастична гра з Q-навчаннямuk_UA
dc.typeArticleuk_UA

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
8_71-80.pdf
Size:
231.27 KB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: