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Análise e Implementação de Algoritmos para a Aprendizagem por Reforço

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Previous issue date: 2014-02-14 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The Reinforcement Learning is a subfield of machine learning and can be defined as a
learning problem. An intelligent system that faces this problem, understands from rewards
if the actions you are performing in the environment are good or bad. There are several
methods and algorithms found in the literature to solve the problems of reinforcement
learning. However, each of them have their advantages and disadvantages. From this,
this paper presents a statistical analysis of some algorithms and a library of reinforcement
learning, called AILibrary-RL. The AILibrary-RL is a library that has the objective to
facilitate, organize and promote reusability of code, to implement systems that have this
kind of problem. Before its development, a bibliographic survey of the main methods
that solve this problem, aimed at statistical analysis of the data was performed in order
to evaluate its advantages and disadvantages in different environments. This dissertation
described the whole process of this work, since the survey bibliographic, analysis of the
methods, mechanisms and library construction. / A Aprendizagem por Reforço é um subcampo do Aprendizado de Máquina e pode ser
definido como um problema de aprendizagem. Um sistema inteligente que enfrenta esse
problema, entende a partir de recompensas, se as ações que está realizando no ambiente
são boas ou ruins. Existem vários métodos e algoritmos encontrados na literatura para
resolver os problemas de aprendizagem por reforço, no entanto, cada um deles possuem suas
vantagens e desvantagens. A partir disso, esse trabalho apresenta uma análise estatística de
alguns algoritmos e uma biblioteca de aprendizagem por reforço, chamada AILibrary-RL.
A AILibrary-RL é uma biblioteca que possui o objetivo de facilitar, organizar e promover
a reusabilidade de código, para a implementação de sistemas que possuem esse tipo de
problemática. Antes de seu desenvolvimento, foi realizado um levantamento bibliográfico
dos principais métodos que solucionam a problemática de AR, visando a análise estatística
dos mesmos, com o objetivo de avaliar suas vantagens e desvantagens em ambientes variados.
Nesta dissertação está descrito todo o processo deste trabalho, desde o levantamento
bibliográfico, análise dos métodos, mecanismos e construção da biblioteca.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.biblioteca.ufpb.br:tede/6119
Date14 February 2014
CreatorsMedeiros, Thiago Rodrigues
ContributorsFormiga, Andrei de Araujo
PublisherUniversidade Federal da Paraí­ba, Programa de Pós Graduação em Informática, UFPB, BR, Informática
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB, instname:Universidade Federal da Paraíba, instacron:UFPB
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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