Заохочувальне навчання мультиагентних систем

dc.contributor.authorКравець, П. О.
dc.date.accessioned2013-06-18T11:47:51Z
dc.date.available2013-06-18T11:47:51Z
dc.date.issued2012
dc.description.abstractРозглянуто проблему заохочувального навчання мультиагентних систем в ігровому формулюванні. Побудовано марківську модель стохастичної гри, сформульовано критерії ігрового навчання, описано Q-метод та відповідний алгоритм розв’язування стохастичної гри, проаналізовано результати комп’ютерної реалізації Q-методу. The problem of reinforcement learning of multiagent systems in the game formulation is considered. The Markovian model of stochastic game is constructed, criteria of game learning are formulated, the Q-method and corresponding algorithm of the stochastic game solving are described, results of computer realisation of a Q-method are analysed.uk_UA
dc.identifier.citationКравець П. О. Заохочувальне навчання мультиагентних систем / П. О. Кравець // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2012. – № 743 : Інформаційні системи та мережі. – С. 94–103. – Бібліографія: 16 назв.uk_UA
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/19846
dc.language.isouauk_UA
dc.publisherВидавництво Львівської політехнікиuk_UA
dc.subjectмультиагентна системаuk_UA
dc.subjectстохастична граuk_UA
dc.subjectзаохочувальне навчанняuk_UA
dc.subjectQ-метод.uk_UA
dc.subjectmultiagent systemuk_UA
dc.subjectstochastic gameuk_UA
dc.subjectreinfocement learninguk_UA
dc.subjectQ-method.uk_UA
dc.titleЗаохочувальне навчання мультиагентних системuk_UA
dc.typeArticleuk_UA

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
11-Kravets-94-103.pdf
Size:
231.83 KB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

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