Comparison of RBF Network Learning and Reinforcement Learning on the Maze Exploration Problem

Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F08%3A00318622" target="_blank" >RIV/67985807:_____/08:00318622 - isvavai.cz</a>
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Result language
angličtina
Original language name
Comparison of RBF Network Learning and Reinforcement Learning on the Maze Exploration Problem
Original language description
An emergence of intelligent behavior within a simple robotic agent is studied in this paper. Two control mechanisms for an agent are considered --- a radial basis function neural network trained by evolutionary algorithm, and a traditional reinforcementlearning algorithm over a finite agent state space. A comparison of these two approaches is presented on the maze exploration problem.
Czech name
Porovnání učení RBF sítí a posilovaného učení na problému explorace bludiště
Czech description
Studujeme vznik inteligentních vzorců chování u jednoduchého robotického agenta. Uvažujeme dva mechanismy řízení - síť radiálně bazických funkcí učenou evolučním algoritmem a tradiční algoritmus posilovaného učení na dkonečným stavovým prostorem. Tyto dva přístupy porovnáváme na problému explorace bludiště.

Project
<a href="/en/project/GA201%2F08%2F1744" target="_blank" >GA201/08/1744: Complexity of perceptron and kernel networks</a><br>
Continuities
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Publication year
2008
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Similar results(10)