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Performance Comparison of Two Reinforcement Learning Algorithms for Small Mobile Robots
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJCA) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Control and Automation SCOPUS 바로가기
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- 통권
- vol.2 no.1 (2009.03)바로가기
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- 페이지
- pp.59-68
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A147492
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- The design of intelligent agents by means of reinforcement learning is studied in this paper. A relational reinforcement learning algorithm is used to achieve a compact knowledge representation.
Moreover, this approach allows to improve the learning performance by augmenting the algorithm with the so-called background knowledge. A case study on simulated physical robotic agents is performed and compared with our previous evolutionary robotics experiments in order to justify our approach.
목차
Abstract
1 Introduction
2 Reinforcement Learning Problem
3 Relational Reinforcement Learning
4 Experiments
4.1 Basic setting
4.2 The reward function
4.3 Results
5 Conclusion
References
저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJCA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJCA)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Control and Automation
- 간기
- 월간
- pISSN
- 2005-4297
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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