Abstract-Reinforcement Learning (RL) är en välkänd teknik för att lösa problem där agenter måste agera med framgång i en okänd miljö, lärande genom försök och fel. Denna teknik är dock inte tillräckligt effektiv för att användas i tillämpningar med verkliga krav på grund av den tid som agenten behöver lära sig. Detta dokument undersöker användningen av Transfer Learning (TL) mellan agenter för att påskynda den välkända Q-learning Förstärkning Learning algoritm. Den nya metod som presenteras här gör det möjligt att använda fall i en fallbas som heuristik för att påskynda Q-learning algoritmen, kombinera Case-Based Reasoning (CBR) och Heuristally Accelerated Enhancement Learning (HARL) tekniker. En uppsättning empiriska utvärderingar genomfördes i Mountain Car Problem Domain, där de åtgärder som lärdes under lösningen av 2D-versionen av problemet kan användas för att påskynda inlärningen av politiken för sin 3D-version. Experimenten gjordes för att jämföra Q-learning Förstärkning Learning algoritm, HAQL Heuristic Accelerated Förstärkning Learning (HARL) algoritm och TL-HAQL algoritm, föreslås här. Resultaten visar att användningen av en fallbas för överföringslärande kan leda till en betydande förbättring av agentens prestanda, vilket gör att den lär sig snabbare än att enbart använda RL- eller HARL-metoder.
Celiberto REF använder Transfer Learning (TL) bland agenter som tillåter användning av fall som heuristik för att påskynda den vanliga Q-learning.
Using Transfer Learning to Speed-Up Reinforcement Learning: A Cased-Based Approach
{'venue': '2010 Latin American Robotics Symposium and Intelligent Robotics Meeting', 'journal': '2010 Latin American Robotics Symposium and Intelligent Robotics Meeting', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}