Applications of reinforcement learning to an agent in a changing environment

Abstract

Тема данной дипломной работы - "Применение методов обучения с подкреплением в изменяющейся среде". В рамках данной работы рассматриваются современные методы обучения с подкреплением.

Цель работы состояла в реализации модификации процесса обучения для одного из уже существующих методов обучения с подкреплением с целью повышения скорости обучения агента, а также сравнительном анализе результатов модифицированного и стандартного процессов обучения.

В дипломной работе были рассмотрены существующие методы обучения с подкреплением, реализован один из существующих методов обучения с подкреплением и его модификация, с их помощью были произведены вычислительные эксперименты по обучению агента. На основе результатов проведенных экспериментов были сделаны выводы о влиянии модифицированного процесса обучения на скорость обучения агента.

The theme of this thesis - "Applications of reinforcement learning to an agent in a changing environment". Under this work we consider modern reinforcement learning methods.

The aim of the work was to implement the modification of the training process for one of the existing reinforcement learning methods in order to increase the speed of agent training, as well as a comparative analysis of the results of the modified and standard learning processes.

In the thesis, the existing methods of reinforcement learning were considered, one of the existing reinforcement learning methods and its modification were implemented, from them, computational experiments on agent training were carried out. Based on the results of the experiments, conclusions were made about the impact of the modified learning process on the speed of agent training.