Co-Evolucion competitiva de agentes de aprendizaje por refuerzo en un dominio de competencia de autos
Co-Evolucion competitiva de agentes de aprendizaje por refuerzo en un dominio de competencia de autos
dc.contributor.advisor | Prieto, Samuel | |
dc.contributor.author | Daza, Eduardo | |
dc.creator.degree | Ingeniero (a) de Sistemas | spa |
dc.date.accessioned | 2019-05-14T20:55:05Z | |
dc.date.available | 2019-05-14T20:55:05Z | |
dc.date.issued | 2001 | |
dc.date.submitted | 2001 | |
dc.description.abstract | 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. | spa |
dc.description.provenance | Submitted by Juan David Martinez Hoyos (juanmartinezdh@unimagdalena.edu.co) on 2019-04-30T23:12:39Z No. of bitstreams: 1 IS-00001.pdf: 21690105 bytes, checksum: 0b5e0dedab74927c9f05613f7d8a7b2c (MD5) | spa |
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dc.format | text | spa |
dc.identifier.other | 25652 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.unimagdalena.edu.co/handle/123456789/2406 | |
dc.language.iso | es | spa |
dc.publisher | Universidad del Magdalena | spa |
dc.publisher.department | Facultad de Ingeniería | spa |
dc.publisher.place | Santa Marta | spa |
dc.publisher.program | Ingeniería de Sistemas | spa |
dc.rights | Restringido | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess | |
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dc.rights.cc | Restringido | spa |
dc.rights.creativecommons | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.rights.creativecommons | atribucionnocomercialsinderivar | spa |
dc.subject.classification | IS-00001 | spa |
dc.subject.proposal | Reinforcement learning | spa |
dc.subject.proposal | Multi-Agent Systems | spa |
dc.title | Co-Evolucion competitiva de agentes de aprendizaje por refuerzo en un dominio de competencia de autos | spa |
dc.type | bachelorThesis | spa |
dc.type.coar | https://vocabularies.coar-repositories.org/resource_types/c_7a1f/ | |
dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
dc.type.local | Trabajo de Grado de Pregrado | spa |
oaire.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_16ec | |
thesis.degree.level | Pregrado | spa |
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