ÇOKLU ELEMAN TAKVİYELİ ÖĞRENMEYE VERİ MADENCİLİĞİ TABANLI YENİ YAKLAŞIMLAR - KAYA, MEHMET (Fırat Üniveristesi, 2003)
Doktora Tezi ÇOKLU ETMEN TAKVİYELİ ÖĞRENMEYE VERİ MADENCİLİĞİ TABANLI YENİ YAKLAŞIMLAR Mehmet KAYA Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik ve Elektronik Mühendisliği 2003, Sayfa: 91 Takviye öğrenme, çoklu etmen sistemlerde öğrenme için güçlü bir yöntem olarak önerilmiştir. Buna karşılık, ortamda bulunan diğer etmenleri modelleme ve öğrenme boyunca bazı durumların gereğinden fazla tecrübelenmesi gibi problemleri de içerir. Bir taraftan bazı durumların yeterince tecrübelenmediği halde etmenden uygun bir hareket seçmesi beklenirken, diğer bir taraftan öğrenme süreci tamamlanmadan önce etmenden yeterince tecrübelendiği durumlarda bile kesin bir davranış sergilemesine izin verilmez. Bu da öğrenme süresinin artmasına neden olur. Bu durum, kısmen gözlenebilir ve dinamik çoklu etmen ortamındaki öğrenmenin hala bazı zorluklar içerdiğini ve daha detaylı incelenmesi gereken önemli bir araştırma problemi olduğunu gösterir. Yukarıda ifade edilen problemleri ele almak için, bu tezde birlikte çalışarak öğrenen bir sistem için yeni çoklu etmen öğrenme yöntemleri sunulmuştur. Yöntemler, etmenler tarafından elde edilen bilgiyi etkili işlemek için bulanıklık kavramını ve çevrim-içi analitik işlem (online analytical processing) madenciliğini birleştirmektedir. Bu maksatla öncelikle, etmenlerin durum bilgilerini depolama ve işlemeye imkan veren bulanık bir veri küpü tanımlanmıştır. Böylece diğer etmenin hareketi, göz önüne alman etmenin görme alanının dışında olması durumunda bile çevrim-içi bağıntı kuralları yardımıyla tahmin edildi. Daha sonra, yine bağıntı kurallarına dayanan yeni bir hareket seçme yöntemi önerildi. Bu maksatla, önerilen veri küplerinden çok seviyeli bağıntı kuralları çıkarılarak, yeterince tecrübelenmemiş durumlar genelleştirildi. Son olarak, çoklu etmen ortamda, etmenler tarafından karşılaşılan yavaş yakınsama hızı ve yakınsama adım sayısı gibi problemlerin üstesinden gelmek için, yeni ve güçlü bir modüler mimari ve buna uygun öğrenme yaklaşımı sunuldu. Ayrıca, modüler mimari ile daha önce tanımlanan bütün yöntemler başarılı bir şekilde birleştirildi. İyi bilinen, iki farklı av/avcı problemi üzerinde gerçekleştirilen uygulama sonuçlan önerilen öğrenme yaklaşımlarının gücünü ve etkisini gösterdi. Anahtar Kelimeler: Çoklu etmen takviye öğrenme, Veri madenciliği, Bağıntı kuralları, Çevrim-içi analitik işleme, Bulanık kümeler. %c Ytmss&ûCRrnm kurgu* VI
Data mining based novel approaches to multiagent reinforcement learning
Keywords: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği; Electrical and Electronics Engineering