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Original title:
Interpretable Reinforcement Learning Policies by Evolutionary Computation
Translated title:
Interpretierbare Aktionsauswahlregeln durch bestärkendes Lernen unter Verwendung von evolutionären Algorithmen
Author:
Hein, Daniel
Year:
2019
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Informatik
Advisor:
Runkler, Thomas A. (Prof. Dr.)
Referee:
Runkler, Thomas A. (Prof. Dr.); Knoll, Alois C. (Prof. Dr. habil.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Keywords:
interpretable, reinforcement learning, policies, model-based, particle swarm optimization, genetic programming, evolutionary computation, rule-based, equation-based, PID, MPC, NFQ, industrial benchmark
Translated keywords:
interpretierbar, bestärkendes Lernen, Aktionsauswahlregeln, modelbasiert, Partikelschwarmoptimierung, genetische Programmierung, evolutionäre Algorithmen, regelbasiert, gleichungsbasiert, PID, MPC, NFQ, industrielle Testumgebung
TUM classification:
DAT 500d
Abstract:
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...     »
Translated abstract:
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
Date of submission:
14.12.2018
Oral examination:
09.10.2019
File size:
18602792 bytes
Pages:
172
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20191009-1467616-1-1
Last change:
23.10.2019
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