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Originaltitel:
Interpretable Reinforcement Learning Policies by Evolutionary Computation
Übersetzter Titel:
Interpretierbare Aktionsauswahlregeln durch bestärkendes Lernen unter Verwendung von evolutionären Algorithmen
Autor:
Hein, Daniel
Jahr:
2019
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Runkler, Thomas A. (Prof. Dr.)
Gutachter:
Runkler, Thomas A. (Prof. Dr.); Knoll, Alois C. (Prof. Dr. habil.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Stichworte:
interpretable, reinforcement learning, policies, model-based, particle swarm optimization, genetic programming, evolutionary computation, rule-based, equation-based, PID, MPC, NFQ, industrial benchmark
Übersetzte Stichworte:
interpretierbar, bestärkendes Lernen, Aktionsauswahlregeln, modelbasiert, Partikelschwarmoptimierung, genetische Programmierung, evolutionäre Algorithmen, regelbasiert, gleichungsbasiert, PID, MPC, NFQ, industrielle Testumgebung
TU-Systematik:
DAT 500d
Kurzfassung:
In this thesis, three novel algorithms for generating interpretable policies in model-based batch reinforcement learning using particle swarm optimization and genetic programming are proposed and evaluated: FPSRL and FGPRL to generate rule-based policies, GPRL to generate equation-based policies. The interpretable policies show performance on the level of, or even surpassing that of control strategies by PID, MPC, NFQ, or neural network policies for a variety of different benchmark problems, inc...     »
Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Dissertation werden drei neuartige Algorithmen zur Erzeugung von interpretierbaren Aktionsauswahlregeln in modelbasiertem bestärkendem Lernen durch die Verwendung von Schwarmoptimierung und genetischer Programmierung vorgeschlagen und evaluiert: FPSRL und FGPRL erzeugen regelbasierte, GPRL erzeugt gleichungsbasierte Aktionsauswahlregeln. Es zeigt sich, dass die interpretierbaren Aktionsauswahlregeln auf einer Reihe von Testaufgaben, inklusive einer neuartigen industriellen Testumgebung...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1467616
Eingereicht am:
14.12.2018
Mündliche Prüfung:
09.10.2019
Dateigröße:
18602792 bytes
Seiten:
172
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20191009-1467616-1-1
Letzte Änderung:
23.10.2019
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