Программа реализации алгоритма Deep Q-Networks для решения задач динамической оптимизации
оптимальное управление Q-learning Обучение с подкреплением
Представлена программа реализации алгоритма Deep Q-Networks, модифицированная для применения к задачам оптимального управления и дифференциальных игр. Кроме того, в программу входит пример использования алгоритма Deep Q-Networks для решения дифференциальной игры, в которой первый игрок стремится оказаться в целевом множестве в конечный момент времени, а второй игрок – уклонится от этого множества.
Программа может быть использована для решения различных задач оптимального управления и дифференциальных игр на конечном горизонте алгоритмом Deep Q-Networks.
Владимир
Ушаков
Николаевич
Главный научный сотрудник
Доктор физико-математических наук
Член-корреспондент РАН
B-9453-2017
7102376391
7562
http://www.mathnet.ru/rus/person18448
0000-0002-0527-5375
РОССИЯ
Николай
Лукоянов
Юрьевич
директор
РОССИЯ
28.23.37
Нейронные сети
28.23.25
Модели и системы обучения
27.37.19
Дифференциальные игры
01.02.EP
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
01.01.PN
MATHEMATICS, APPLIED
Антон
Плаксин
Романович
100%
РОССИЯ
МИНОБРНАУКИ РОССИИ
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
1187746579690
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные казенные учреждения
ИММ УрО РАН
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт математики и механики им. Н.Н. Красовского Уральского отделения Российской академии наук
1026604965177
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения