Diseño y desarrollo de inteligencia de aprendizaje por refuerzo multiagente en la plataforma Robotarium para aplicaciones de sistemas integrados
Autores: Canese, Lorenzo; Cardarilli, Gian Carlo; Dehghan Pir, Mohammad Mahdi; Di Nunzio, Luca; Spanò, Sergio
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Diseño y desarrollo de inteligencia de aprendizaje por refuerzo multiagente en la plataforma Robotarium para aplicaciones de sistemas integrados
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Investigación
Q-learning
Enjambre en tiempo real
Aprendizaje por refuerzo multiagente
Aplicaciones robóticas
Escalabilidad
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 41
Citaciones: Sin citaciones
Esta investigación explora el uso de Q-Learning para el aprendizaje por refuerzo multiagente en tiempo real (Q-RTS) para aplicaciones robóticas.
Descripción
Esta investigación explora el uso de Q-Learning para el aprendizaje por refuerzo multiagente en tiempo real (Q-RTS) para aplicaciones robóticas.