الگوریتمی خود یادگیر برای رهگیری هدف متحرک توسط گروهی از عامل های هوشمند

Publish Year: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: Persian
View: 765

This Paper With 8 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

CCCI08_105

تاریخ نمایه سازی: 14 دی 1394

Abstract:

همکاری گرهی از عامل ها به منظور تامین یک هدف مشترک و ماکزیمم سازی منفعت جمعی مسئله ای بسیار پر کاربرد و مورد توجه می باشد در این مقاله مسئله رهگیری یک هدف متحرک توسط گروهی از عامل های خود مختار در یک فضای پیوسته مورد توجه قرار می گیرد.ترکیبی از یادگیری Qو کنترل فازی به عنوان پایه و اساس روش ارائه شده برای همکاری بین عامل ها در تعقیب هدف متحرک مطرح گردیده است مزیت اصلی یادگیری تقویتی آن است که سیستم با تعامل مستقیم با محیط و بدون در اختیار داشتن داده های آموزشی فبلی یادگیری را انجام می هدهد همچنین استفاده از روش کنترل فازی که زیر مجموعه ای از روشهای کنترل هوشمتد می باشند به دلیل کارایی فراوان در کنترل عامل های هوشمند در زمانی که مدل محیط بسیار پیجیده و یا در دسترس نیست در سالهای اخیر بسیار مورد توجه قرار گرفته است اشگال اصلی الگریتم یادگیری Q به منظور مدل سازی مسئله رهگیری در فضای پیوسته آن است که در این فضا تعداد حالات و اعمال پیش روی هر عامل بسیار زیاد می باشند لذا الگوریتم یادگیری Q ارائه شده توسط آقای واتکینز کارا نمی باشد.

Authors

اشکان مقدسی

دانشجوی کارشناسی ارشد رشته هوش مصنوعی

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :
  • G. J. KLIR and B YUAN, FUZZY SETS AND FUZZY ...
  • EN GINEERING AP PLICATION S, Third ed.: Jon Wiley & ...
  • B. M. Wilamowski and J. d. Irwin, Intelligent Systems: CRC ...
  • S. F. Desouky and H. M. Schwartz, "Self-learning fuzzy logic ...
  • learning for autonomous vehicle control, " IEEE Transactions on Intelligent ...
  • M. J. Er and C. Deng, "Obstacle avoidance ofa mobile ...
  • H. Helble and S. Cameron, "3-D Path Planning and Target ...
  • Chamberlain, "Probabilistic Path Planning for Cooperative Target Tracking Using Aerial ...
  • identification and control with fuzzy systems, " in Intelligent control ...
  • R. S. Sutton and A. G. Barto, Reinforcement Learning:An Introduction. ...
  • T. H. Chung, G. A. Hollinger, and V. Isler, "Search ...
  • C. Ye, N. H. C. Yung, and D. Wang, "A ...
  • H. Xiao, L. Liao, and F. Zhou, "Mobile robot path ...
  • evaluation, " IEEE Transactions on Robotics and Automation vol. 18, ...
  • :Applications and Reviews vol. 28, pp. 338-355, A. Waldock and ...
  • Computer Science, University of Cincinnati, 2007. C. Sabo, "UAV Two-D ...
  • نمایش کامل مراجع