Förstärkt lärande innebär att lära sig en policy-en kartläggning av observationer i åtgärder som bygger på feedback från miljön. Lärandet kan ses v s "surfa en uppsättning av politik samtidigt utvärdera dem genom prövning genom interaktion med miljön. Vi presenterar en tillämpning av lutning stigning algoritm för förstärkning lärande till en komplex domän av paket routing i nätverk kommunikation och jämföra prestanda av denna algoritm till andra routing metoder på ett riktmärke problem. Framgångsrik telekommunikation kräver en effektiv resursfördelning som kan uppnås genom att utveckla en anpassad kontrollpolitik. Förstärkt lärande [lo], [18] utgör en naturlig ram för utvecklingen av sådan politik genom försök och fel i processen för interaktion med miljön. I detta arbete tillämpar vi RL-algoritmen för nätverksrouting. Effektiv nätverksplanering innebär att man väljer de optimala kommunikationsvägarna. Det kan modelleras som en multiagent RL problem. På sätt och vis kan man tänka sig att lära sig den optimala kontrollen för nätverksrouting i vissa traditionella för RL episodiska uppgifter, som labyrintsökning eller polbalansering, men att upprepa försök många gånger parallellt med interaktion mellan försök. Enligt denna tolkning är en enskild router en agent som fattar sina routingbeslut enligt en individuell policy. Parametrarna för denna policy anpassas efter vissa mått på nätverkets globala prestanda, medan kontrollen bestäms av lokala observationer. Noder har ingen information om nätets topologi eller deras position i det. Initialiseringen av varje nod, liksom en s inlärningsalgoritm det följer, är identiska med den för varje annan nod och oberoende av strukturen i nätverket. Det finns ingen uppfattning om orientering i rymden eller andra semantik av handlingar. Vår strategi gör det möjligt för oss att uppdatera den lokala politiken samtidigt som vi undviker behovet av centraliserad kontroll eller global kunskap om nätverkens struktur. Den enda globala information som krävs av inlärningsalgoritmen är nätverksverktyget uttryckt a s en belöning signal distribueras en gång i en epok och beroende av 'Errata på www. - Ja, det är det. edu/pesha/papper. html Förordn................................................................................................
Peshkin och Savova REF föreslog nyligen en annan adaptiv routingalgoritm baserad på förstärkande lärande, som försöker lära sig en uppsättning strategier för interaktion med nätverksmiljön.
Reinforcement learning for adaptive routing
{'venue': "Proceedings of the 2002 International Joint Conference on Neural Networks. IJCNN'02 (Cat. No.02CH37290)", 'journal': "Proceedings of the 2002 International Joint Conference on Neural Networks. IJCNN'02 (Cat. No.02CH37290)", 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}