2 LRL: A two-level multi-agent reinforcement learning algorithm with communication


Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2002

Öğrenci: GÜRAY ERUS

Danışman: FARUK POLAT

Özet:

Öğrenme "akıllı" bir hesaplamasal sistemin bir anahtar bileşenidir. Çoklu-Etmen Sistemlerinde öğrenme ortak hedefleri sağlama amacıyla işbirlikçi bir davranışın edinimini içerir. Takviye-Öğrenme (TÖ) erken dönem hayvanlarda öğrenme çalışmalarından esinlenmiş gelecek vaadeden bir denetlemesiz makina-öğrenme metodudur. Bu tezde bir çoklu-etmen ortamda işbirlikçi hareket seçimini sağlayan yeni bir çoklu-etmen öğrenme tekniğini, İki Seviyeli İletişimli Çoklu- Etmen Öğrenme (2LRL) algoritmasını sunuyoruz. 2LRL'de etmenin karar mekanizması, ilk seviyede hedefini seçmeyi ve ikinci seviyede bu hedefe yönelik hareketi seçmeyi öğrenecek şekilde hiyerarşik iki seviyeye bölünmüştür. Etmenler algılarını komşularına iletirler ve karar vermede iletişim bilgisini kullanırlar. 2LRL algoritmasını bir avcı-av alanında uyguladık ve tatmin edici bir işbirlikçi davranış gözlemledik.