Abstract-Q-learning är ett enkelt och kraftfullt verktyg för att lösa dynamiska problem där miljöer är okända. Den använder en balans mellan prospektering och exploatering för att hitta en optimal lösning på problemet. I den här artikeln föreslår vi att man använder fyra grundläggande känslor: glädje, sorg, rädsla och ilska för att påverka en Qlearning agent. Simuleringar visar att det föreslagna affektiva agenset kräver mindre antal steg för att hitta den optimala vägen. Vi fann när affective agent finner den optimala vägen, förhållandet mellan prospektering till exploatering gradvis minskar, vilket indikerar lägre total steg räkna i det långa loppet.
Badoy och Teknomo REF föreslog att man skulle använda fyra grundläggande känslor: glädje, sorg, rädsla och ilska för att påverka en Qlearning agent.
Q-Learning with Basic Emotions
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}