Безмодельні алгоритми навчання з підкріпленням
Альтернативна назва
Model-free reinforcement learning algorithms
Вантажиться...
Дата
2023
Науковий керівник
Укладач
Редактор
Назва журналу
ISSN
E-ISSN
Назва тому
Видавець
Одеський національний університет імені І. І. Мечникова
Анотація
Метою даної кваліфікаційної роботи є апробація та модифікація алгоритму безмодельного навчання (а саме алгоритм Q-навчання). В процесі досягнення мети роботи був виконаний огляд основних теоретичних положень про область навчання з підкріпленням, були детально розглянуті принципи роботи алгоритмів безмодельного навчання з підкріпленням, запропонована і протестована модифікація алгоритму Q-навчання для прискорення процесу навчання за рахунок використання моделі, а також вивчені результати інших досліджень щодо даної методики. Для практичної апробації була розроблена тестувальна платформа на основі мови програмування Python, бібліотеки оточень агентів навчання з підкріпленням OpenAi Gymnasium та фреймворку машинного навчання загального призначення PyTorch. Результатом даної роботи є бібліотека компонент агентів навчання з підкріпленням, додаток з консольним інтерфейсом для тестування розроблених агентів навчання з підкріпленням та звіт по результатах апробації із рекомендаціями та пропозиціями щодо подальших напрямків дослідження.
The purpose of this qualification work is approbation and modification of the model-free learning algorithm (namely, the Q-learning algorithm). In the process of achieving the purpose of the work, a review of the main theoretical provisions in the field of reinforcement learning was carried out, the working principles of model-free reinforcement learning algorithms were considered in detail, a modification of the Q-learning algorithm was proposed and tested to speed up the learning process through the use of a model, and the results of other studies on similar to prosed acceleration method were also overviewed. For practical approbation, a testing platform was developed based on the Python programming language, the OpenAi Gymnasium reinforcement learning agent environment library, and the PyTorch general-purpose machine learning framework. The result of this work is a library of components of reinforcement learning agents, an application with a console interface for testing the developed reinforcement learning agents, and a report on the results of the approbation with recommendations and suggestions for further research directions.
The purpose of this qualification work is approbation and modification of the model-free learning algorithm (namely, the Q-learning algorithm). In the process of achieving the purpose of the work, a review of the main theoretical provisions in the field of reinforcement learning was carried out, the working principles of model-free reinforcement learning algorithms were considered in detail, a modification of the Q-learning algorithm was proposed and tested to speed up the learning process through the use of a model, and the results of other studies on similar to prosed acceleration method were also overviewed. For practical approbation, a testing platform was developed based on the Python programming language, the OpenAi Gymnasium reinforcement learning agent environment library, and the PyTorch general-purpose machine learning framework. The result of this work is a library of components of reinforcement learning agents, an application with a console interface for testing the developed reinforcement learning agents, and a report on the results of the approbation with recommendations and suggestions for further research directions.
Опис
Ключові слова
126 інформаційні системи та технології, алгоритм Q-навчання, алгоритму безмодельного навчання, Q-learning algorithm, model-free learning algorithm
Бібліографічний опис
Черноіваненко, С. М. Безмодельні алгоритми навчання з підкріпленням : кваліфікаційна робота бакалавра ; Model-free reinforcement learning algorithms / С. М. Черноіваненко. – Одеса, 2023. – 38 с.