Una implementación paralela del algoritmo de Q-Learning basada en un esquema de comunicación con caché

Autores
Printista, Alicia Marcela; Errecalde, Marcelo Luis; Montoya, Cecilia Inés
Año de publicación
2000
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Q-Learning es un método de Aprendizaje por Refuerzo que permite resolver problemas de decisión secuencial en los cuales la utilidad de una acción depende de una secuencia de decisiones y donde además existe incertidumbre en cuanto a las dinámicas del ambiente en que está situado el agente. Este marco general de trabajo ha permitido aplicar Q-Learning y otros métodos de Aprendizaje por Refuerzo a una amplia gama de problemas del mundo real de considerable complejidad, como por ejemplo navegación de robots, manufacturación industrial, juegos, control de ascensores, etc. A pesar de las características interesantes de Q-Learning, uno de sus principales problemas es que es un método lento, ya que el agente requiere un tiempo considerable de entrenamiento para aprender una política aceptable. A los fines de solucionar, o al menos atenuar este problema, este trabajo propone un modelo de implementación paralela de Q-Learning manteniendo una representación tabular, y utilizando un esquema de comunicación basada en caché. Este modelo es aplicado en un problema particular, reportándose los resultados obtenidos con distintas configuraciones de procesadores y analizándose las ventajas y limitaciones actuales del enfoque
I Workshop de Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Parallel programming
comunicación basada en caché
aprendizaje por refuerzo
programación dinámica asincrónica
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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