WYBRANE METODY UCZENIA PRZEZ WZMACNIANIE ZASTOSOWANE DO WYZNACZANIA OPTYMALNEJ TRASY PRZEJŚCIA - Adrian Sawicki; Mirosław Tomera (Scientific Journal of Gdynia Maritime University)
Praca koncentruje się na wyznaczaniu optymalnej trasy przejścia agenta ruchomego w środowisku z przeszkodami statycznymi, przy wykorzystaniu uczenia przez wzmacnianie. W pracy przeanalizowano algorytmy uczenia przez wzmacnianie takie jak: Q-learning i Sarsa w wersji klasycznej oraz rozszerzonej o optymalizator gradientowy Adam. W pracy zbadano wpływ optymalizatora Adam na szybkość i stabilność znajdowania optymalnego rozwiązania. Analiza obejmowała porównanie szybkości uczenia, liczby kroków w pojedynczym odcinku oraz stabilności procesu uczenia. Wyniki wykazały, że rozważane algorytmy Q-learning i Sarsa uzupełnione o optymalizator Adam osiągają wyższą skuteczność działania, charakteryzującą się szybciej wyznaczaną optymalną trasą przejścia, aniżeli algorytmy te bez optymalizatora Adam. Uzyskane wyniki mogą być szczególnie przydatne w praktycznych zastosowaniach służących do wyznaczanie trasy przejścia, w takich dziedzinie jak robotyka mobilna.