Detta dokument introducerar en integration av förstärkning lärande och beteendebaserad kontroll utformad för att producera realtids lärande i lokaliserade agenter. Modellen lager en distribuerad och asynkron förstärkning lärande algoritm över en inlärd topologisk karta och standard beteende substrat för att skapa en förstärkning lärande komplex. Den topologiska kartan skapar ett litet och uppgiftsrelevant tillstånd utrymme som syftar till att göra lärande genomförbart, medan de distribuerade och asynkrona aspekterna av arkitekturen gör det kompatibelt med beteendebaserade designprinciper. Vi presenterar design, implementering och resultat av ett experiment som kräver en mobil robot att utföra puck födosök i tre artificiella arenor med hjälp av den nya modellen, slumpmässigt beslutsfattande, och skiktad standard förstärkning lärande. Resultaten visar att vår modell kan lära sig snabbt på en riktig robot i en verklig miljö, lära sig och anpassa sig till förändring snabbare än båda alternativen. Vi visar att roboten kan göra de bästa valen den kan ge sina drivenheter och upplevelser med hjälp av endast lokala beslut och därför visar planeringsbeteende utan användning av klassiska planeringstekniker.
Vårt arbete är nära relaterat till den arkitektur som Konidaris et.al REF föreslår i beteendebaserat förstärkande lärande, där en topologisk karta lärs för att skapa uppgiftsrelevanta tillståndsutrymmen, och skiktad förstärkningsinlärning sker över denna karta.
An Architecture for Behavior-Based Reinforcement Learning
{'venue': None, 'journal': 'Adaptive Behavior', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}