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Dissertação de Mestrado
Documento
Autor
Nome completo
Arthur Plínio de Souza Braga
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 1998
Orientador
Banca examinadora
Araújo, Aluízio Fausto Ribeiro (Presidente)
Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Simões, Marcelo Godoy
Título em português
Um agente autônomo baseado em aprendizagem por reforço direcionado à meta
Palavras-chave em português
Agente autônomo
Aprendizagem por reforço
Comportamento reativo
Inteligência artificial
Navegação de robô móvel
Planejamento
Problema de aprendizagem por reforço direcionada à meta
Taxa de aprendizagem variável
Resumo em português
Uma meta procurada em inteligência artificial (IA) é o desenvolvimento de mecanismos inteligentes capazes de cumprir com objetivos preestabelecidos, de forma totalmente independente, em ambientes dinâmicos e complexos. Uma recente vertente das pesquisas em IA, os agentes autônomos, vem conseguindo resultados cada vez mais promissores para o cumprimento desta meta. A motivação deste trabalho é a proposição e implementação de um agente que aprenda a executar tarefas, sem a interferência de um tutor, em um ambiente não estruturado. A tarefa prática proposta para testar o agente é a navegação de um robô móvel em ambientes com diferentes configurações, e cujas estruturas são inicialmente desconhecidas pelo agente. O paradigma de aprendizagem por reforço, através de variações dos métodos de diferença temporal, foi utilizado para implementar o agente descrito nesta pesquisa. O resultado final obtido foi um agente autônomo que utiliza um algoritmo simples para desempenhar propriedades como: aprendizagem a partir de tabula rasa, aprendizagem incremental, planejamento deliberativo, comportamento reativo, capacidade de melhoria do desempenho e habilidade para gerenciar múltiplos objetivos. O agente proposto também apresenta um desempenho promissor em ambientes cuja estrutura se altera com o tempo, porém diante de certas situações seus comportamentos em tais ambientes tendem a se tornar inconsistentes.
Título em inglês
An autonomous agent based on goal-directed reinforcement learning
Palavras-chave em inglês
Artificial intelligence
Autonomous agent
Goal-directed reinforcement learning problem
Mobile robot navigation
Planning
Reactive behavior
Reinforcement learning
Variable learning rate
Resumo em inglês
One of the current goals of research in Artificial Intelligence is the proposition of intelligent entities that are able to reach a particular target in a dynamic and complex environment without help of a tutor. This objective has been becoming reality through the propositions of the autonomous agents. Thus, the main motivation of this work is to propose and implement an autonomous agent that can match the mentioned goals. This agent, a mobile robot, has to navigate in environments which are initially unknown and may have different structures. The agent learns through one of the main reinforcement learning strategies: temporal difference. The proposed autonomous employs a simple learning mechanisms with the following features: learns incrementally from tabula rasa, executes deliberative and reactive planning, improves its performance through interactions with the environment, and manages multiple objectives. The agent presented promising results when moving in a dynamic environment. However, there are situations in which the agent do not follow this last property.
 
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Data de Publicação
2017-10-31
 
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