S-learning: A multi-agent reinforcement learning method
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2000
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: UĞUR KUTER
Danışman: FARUK POLAT
Özet:oz S-OGRENME: BİR ÇOKLU-ETMEN TAKVIYE-OGRENME METODU Kuter, Uğur Yüksek Lisans, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Faruk Polat Haziran 2000, 48 sayfa Çoklu-Etmen Sistemlerinde öğrenme günümüzde önem verilen bir araştırma konusudur. Çoklu-Etmen sistemleri içerdikleri hareketli varlıklar sayesinde dinamik ve belirsiz bir yapıya sahiptir. Bu tip sistemlerde, diğer makina-öğrenme metodları arasından Takviye- Öğrenme (TO) en çok gelecek vaadeden yöntemdir. Bunun nedeni, TO 'nün varlıkların içinde bulundukları dünya ile iletişimleri üzerine kurulmuş olmasıdır. Bu yüzden takviye- öğrenme, Çoklu-Etmen sistemlerinde etkili öğrenme potansiyeline sahip olan mekaniz malar önermektedir. Fakat bugüne kadar geliştirilmiş olan TO tabanlı algoritmalar dinamik ve belirsiz ortamların getirdiği problemlere çözüm önerememişlerdir. Bunun nedeni bu algoritmaların üzerinde çalıştıkları ortam hakkında sabit ve daha önceden be lirlenmiş bilgi modellere gereksinim duymalarıdır. Bu tezde, yeni bir takviye-öğrenme tabanlı algoritma önerilmektedir. Bu algoritma özel olarak Çoklu-Etmen sistemleri için geliştirilmiş olup, değişime açık bilgi üzerinden öğrenmektedir. Dinamik ve belirsiz bir ortamda düzenlenen deneylerde, bu algoritmanın bilinen diğer takviye-öğrenme tabanlı metodlara oranla daha tatmin edici sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Anahtar Sözcükler: çoklu-etmen öğrenme, çoklu-etmen koordinasyonu, takviye öğrenme iv f77.İl