Performance Comparison of Relational Reinforcement Learning and RBF Neural Networks for Small Mobile Robots

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F08%3A00331007" target="_blank" >RIV/67985807:_____/08:00331007 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Performance Comparison of Relational Reinforcement Learning and RBF Neural Networks for Small Mobile Robots

Popis výsledku v původním jazyce

A performance of two learning mechanisms for small mobile robots is performed in this paper. Relational reinforcement learning, and radial basis function neural network learned by evolutionary algorithm are trained to perform the same maze exploration task and the results were compared in terms learning speed, accuracy and compactness of the resulting control mechanisms. Advantages of the chosen methods are discussed.

Název v anglickém jazyce

Performance Comparison of Relational Reinforcement Learning and RBF Neural Networks for Small Mobile Robots

Popis výsledku anglicky

A performance of two learning mechanisms for small mobile robots is performed in this paper. Relational reinforcement learning, and radial basis function neural network learned by evolutionary algorithm are trained to perform the same maze exploration task and the results were compared in terms learning speed, accuracy and compactness of the resulting control mechanisms. Advantages of the chosen methods are discussed.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2008

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of Second International Conference on Future Generation Communication and Networking Symposia

ISBN

978-1-4244-3430-5

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

—

Název nakladatele

IEEE Computer Society

Místo vydání

Los Alamitos

Místo konání akce

Sanya

Datum konání akce

13. 12. 2008

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000270432000094