Optimale Trajektorien mit Reinforcement Learning - Dieter Büchler (2012)
Diese Arbeit umfasst die Modellierung, die Umsetzung und den Test eines Zustandssignals für einen Reinforcement Learning Agenten. Ziel ist es, so schnell, wie möglich, über eine Rennstrecke zu fahren, was mit der Suche nach einer optimalen Fahrspur verbunden ist. Mittel des Neural Fitted Q Iteration Algorithmus wird in einem kontinuierlichen Zustand- und Aktionsraum und ohne Modell der Umwelt Daten für die Q-Funktion gesammelt. Die Approximation dieser Funktion wird mit einem künstlichen neuronalen Netz umgesetzt.