A strategy learning model for autonomous agents based on classification

Śnieżyński, Bartłomiej

Pobierz

Tytuł: A strategy learning model for autonomous agents based on classification

Podtytuł:

Tytuł publikacji grupowej:

AMCS, Volume 25 (2015)

Abstract:

In this paper we propose a strategy learning model for autonomous agents based on classification. In the literature, the most commonly used learning method in agent-based systems is reinforcement learning. In our opinion, classification can be considered a good alternative. This type of supervised learning can be used to generate a classifier that allows the agent to choose an appropriate action for execution. Experimental results show that this model can be successfully applied for strategy generation even if rewards are delayed. ; We compare the efficiency of the proposed model and reinforcement learning using the farmer-pest domain and configurations of various complexity. In complex environments, supervised learning can improve the performance of agents much faster that reinforcement learning. If an appropriate knowledge representation is used, the learned knowledge may be analyzed by humans, which allows tracking the learning process.

Wydawca:

Zielona Góra: Uniwersytet Zielonogórski

Identyfikator zasobu:

oai:zbc.uz.zgora.pl:79062

DOI:

10.1515/amcs-2015-0035

Strony:

471-482

Źródło:

AMCS, volume 25, number 3 (2015) ; kliknij tutaj, żeby przejść

Jezyk:

eng

Prawa do dysponowania publikacją:

Biblioteka Uniwersytetu Zielonogórskiego

Temat i słowa kluczowe:

autonomous agents strategy learning supervised learning classification reinforcement learning

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Repozytorium > Jednostki organizacyjne > Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki

Repozytorium > Typy utworów > Artykuły

Repozytorium > Czasopisma naukowe i serie wydawnicze UZ > International Journal of Applied Mathematics and Computer Science (AMCS) > International Journal of Applied Mathematics and Computer Science (AMCS) (2015)

Data ostatniej modyfikacji:

2024-05-02

Data dodania obiektu:

2024-05-02

Liczba wyświetleń treści obiektu:

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://zbc.uz.zgora.pl/repozytorium/publication/88894

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science (AMCS)

Nazwa wydania	Data
A strategy learning model for autonomous agents based on classification	2024-05-02

Obiekt

Tytuł: A strategy learning model for autonomous agents based on classification

Autor:

Typ zasobu:

Współtwórca:

Podtytuł:

Tytuł publikacji grupowej:

Abstract:

Wydawca:

Identyfikator zasobu:

DOI:

Strony:

Źródło:

Jezyk:

Prawa do dysponowania publikacją:

Temat i słowa kluczowe:

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

Data dodania obiektu:

Liczba wyświetleń treści obiektu:

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

Wyświetl opis w formacie RDF:

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

Obiekty

Podobne

podobne w FBC

Dane kontaktowe

Adres

Telefon

E-Mail

Odwiedź nas!