Моделювання поведінки автономних роботизованих систем із застосуванням методів підкріплювального навчання
dc.contributor.author | Мацієвський, Олексій | |
dc.contributor.author | Гоц, Владислав | |
dc.date.accessioned | 2025-07-21T09:00:36Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.description.abstract | У цьому дослідженні представлено методи підкріплювального навчання (RL) для моделювання поведінки автономних роботизованих систем. RL дозволяє роботам адаптуватися до динамічного середовища через нагороди за правильні дії. Описано ключові компоненти RL та виклики його реалізації у робототехніці. Також розроблено нейромережеву модель для роботизованих агентів і продемонстровано її ефективність у симуляціях. Результати показують, що RL значно підвищує адаптивність роботів у складних умовах. | |
dc.identifier.citation | Мацієвський О. Моделювання поведінки автономних роботизованих систем із застосуванням методів підкріплювального навчання / О. Мацієвський, В. Гоц // Build-Master-Class-2024 : International scientific–practical conferenceof young scientists, Kyiv, 05-07 november 2024 / Kyiv national university of construction and architecture (KNUCA) ; chief editor : V. I. Skochko. – Kyiv : KNUCA, 2024. - С. 469 – 470. – Бібліогр. : 6 назв. | |
dc.identifier.issn | 978-617-520-936-3 | |
dc.identifier.uri | https://repositary.knuba.edu.ua/handle/123456789/15933 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.publisher | КНУБА | |
dc.subject | автономні роботизовані системи | |
dc.subject | підкріплювальне навчання | |
dc.subject | нейромережеві моделі | |
dc.subject | штучний інтелект | |
dc.subject | динамічні середовища | |
dc.title | Моделювання поведінки автономних роботизованих систем із застосуванням методів підкріплювального навчання | |
dc.type | Article | |
local.subject.department | кафедра інформаційних технологій | |
local.subject.udc | 004.8 |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- 469-470.pdf
- Розмір:
- 1.89 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 3.68 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: