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Título: MÉTODOS DE ACELERAÇÃO DE APRENDIZADO APLICADO AO MODELO NEURO-FUZZY HIERÁRQUICO POLITREE COM APRENDIZADO POR REFORÇO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): FABIO JESSEN WERNECK DE ALMEIDA MARTINS

Colaborador(es):  MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - Orientador
KARLA TEREZA FIGUEIREDO LEITE - Coorientador
Número do Conteúdo: 16421
Catalogação:  04/10/2010 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16421@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16421@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.16421

Resumo:
Neste trabalho foram desenvolvidos e avaliados métodos com o objetivo de melhorar e acelerar o processo de aprendizado do modelo de Reinforcement Learning Neuro-Fuzzy Hierárquico Politree (RL-NFHP). Este modelo pode ser utilizado para dotar um agente de inteligência através de processo de Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning). O modelo RL-NFHP apresenta as seguintes características: aprendizado automático da estrutura do modelo; auto-ajuste dos parâmetros associados à estrutura; capacidade de aprendizado da ação a ser adotada quando o agente está em um determinado estado do ambiente; possibilidade de lidar com um número maior de entradas do que os sistemas neuro-fuzzy tradicionais; e geração de regras linguísticas com hierarquia. Com intenção de melhorar e acelerar o processo de aprendizado do modelo foram implementadas seis políticas de seleção, sendo uma delas uma inovação deste trabalho (Q-DC-roulette); implementado o método early stopping para determinação automática do fim do treinamento; desenvolvido o eligibility trace cumulativo; criado um método de poda da estrutura, para eliminação de células desnecessárias; além da reescrita do código computacional original. O modelo RL-NFHP modificado foi avaliado em três aplicações: o benchmark Carro na Montanha simulado, conhecido na área de agentes autônomos; uma simulação robótica baseada no robô Khepera; e uma num robô real NXT. Os testes efetuados demonstram que este modelo modificado se ajustou bem a problemas de sistemas de controle e robótica, apresentando boa generalização. Comparado o modelo RL-NFHP modificado com o original, houve aceleração do aprendizado e obtenção de menores modelos treinados.

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, APRESENTAÇÃO, SUMÁRIO, LISTAS  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
CAPÍTULO 5  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS, APÊNDICE  PDF
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