A fuzzy reinforcement learning algorithm using a predictor for pursuit-evasion games
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In a pursuit-evasion game, the pursuer learning its strategy by any learning algorithm usually captures the evader when the environment of the game is similar to the environment that the pursuer was trained on. However, the trained pursuer may not be able to capture the evader if the environment of the pursuit-evasion game is different from the training environment. In this paper, we propose a fuzzy reinforcement learning algorithm so that the ability of the pursuer to capture the evader, in a pursuit-evasion game, will increase even when the environment of the game is different from the training environment. The proposed algorithm predicts the future position of the evader using a Kalman filter and then tunes the fuzzy logic controller (FLC) of the pursuer so that the pursuer moves directly to the expected position of the evader, where the capture of the evader will occur. The proposed algorithm is called the Kalman filter fuzzy actor critic learning (KFFACL) algorithm. The proposed KFFACL algorithm is applied to pursuitevasion games that have environments different from the training environment. Simulation results show that the proposed KFFACL algorithm outperforms the state-of-the-art fuzzy reinforcement learning algorithms in terms of the ability of the pursuer to capture the evader and the capture time.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle