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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2789
Título: Patrulha multi-agente com aprendizagem por reforço
Autor(es): Pimentel de Santana, Hugo
Palavras-chave: Sistemas multi-agentes;Aprendizagem por reforço;Coordenação;Patrulhamento
Data do documento: 2005
Editor: Universidade Federal de Pernambuco
Citação: Pimentel de Santana, Hugo; Lisboa Ramalho, Geber. Patrulha multi-agente com aprendizagem por reforço. 2005. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2005.
Resumo: A tarefa de patrulha pode ser encontrada em diferentes domínios, desde administração de redes de computadores a simulações de jogos de guerra. Esta é uma tarefa multi-agente complexa, que requer que os agentes participantes coordenem as suas tomadas de decisão de modo a obter um bom desempenho para o grupo como um todo. Neste trabalho, é mostrado de que maneira a tarefa da patrulha pode ser modelada como um problema de aprendizagem por reforço (AR), permitindo uma adaptação contínua e automática das estratégias dos agentes ao ambiente. Nós demonstramos que um comportamento cooperativo eficiente pode ser obtido utilizando técnicas padrão de AR, como Q-Learning, para treinar os agentes individualmente. É feita uma análise detalhada da optimalidade das soluções propostas e os resultados obtidos constituem um caso de estudo positivo no uso de técnicas de aprendizagem por reforço em sistemas multi-agentes. As reflexões e técnicas apresentadas são igualmente valiosas para outros problemas que compartilham propriedades similares. Além disto, a abordagem proposta é totalmente distribuída, o que a torna computacionalmente eficiente. A avaliação empírica comprova a eficácia da mesma, e torna este trabalho uma primeira abordagem de sucesso na obtenção de uma estratégia adaptativa para tal tarefa
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2789
Aparece na(s) coleção(ções):Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

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