Q-learning: from discrete to continuous representation

0103681 - UT-L 20040187 RIV PL eng J - Journal Article
Věchet, S. - Krejsa, Jiří
Q-learning: from discrete to continuous representation.
[Q-učení: z diskrétní do spojité reprezentace.]
Elektronika. Roč. 2004, 8-9 (2004), s. 12-14. ISSN 0033-2089.
[Mechatronics 2004. Warsaw, 23.09.2004-25.09.2004]
Institutional research plan: CEZ:AV0Z2076919
Keywords : Q-learning * control
Subject RIV: BC - Control Systems Theory

Q-learning standard algorithm is restricted by using discrete states and actions. Problems with continuous variables can be avoided if the continuous algorithm of Q-learning is used. In this paper we discus method, which is used to convert discrete to continuous algorithm. The method used suitable approximator to replace the discrete table.

Standardní algoritmus Q-učení je omezeno použitím diskrétních stavů a akcí. Problémy se spojitými proměnnými lze řešit použitím spojité verze algoritmu Q-učení. V příspěvku je rozebrána taková metoda kontinualizace. Metoda používá k náhradě diskrétní tabulky vhodný aproximátor.
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0010988