InforLorV4, Hal, Corpus, bibRecord, 005D34

Heuristique pour l'apprentissage automatique décentralisé d'interactions dans des systèmes multi-agents réactifs

Identifieur interne : 005D34 ( Hal/Corpus ); précédent : 005D33; suivant : 005D35

Heuristique pour l'apprentissage automatique décentralisé d'interactions dans des systèmes multi-agents réactifs

Auteurs : Vincent Thomas ; Vincent Chevrier ; Christine Bourjot

Source :

RBID : Hal:inria-00104872

Descripteurs français

mix :
- Système multi-agents réactifs, apprentissage par renforcement, conception de SMA, interaction.

Abstract

Cet article propose une heuristique pour la construction automatique d'interactions dans un système multi-agent réactif. Il décrit le formalisme interac-DEC-POMDP qui permet de représenter dans un cadre homogène interactions et actions puis développe un algorithme fondé sur des échanges de récompenses et des techniques d'apprentissage par renforcement pour construire automatiquement et de manière entièrement décentralisée des organisations dans une sous-classe des interac-DEC-POMDPs. Ces techniques permettent en outre de produire à moindre coûts des comportements collectifs adaptatifs basés sur la notion d'interaction directe.

Url:

https://hal.inria.fr/inria-00104872

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Hal:inria-00104872

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Heuristique pour l'apprentissage automatique décentralisé d'interactions dans des systèmes multi-agents réactifs

Heuristique pour l'apprentissage automatique décentralisé d'interactions dans des systèmes multi-agents réactifs

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