Etmenlerin iç modelini kullanarak çoklu etmenlerde bulanık takviyeli öğrenme

Yüksek Lisans Tezi etmenlerin iç modelini kullanarak çoklu etmenlerde bulanık takviyeli öğrenme Alper KILIÇ Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı 2002, Sayfa :49 Çoklu etmenli sistemlerde birlikte hareket etme ve işbirliği davranışlarının öğrenilmesi işleminin gerçekleştirilmesi Yapay Zeka sistemleri için son yıllarda gelişen yeni bir bakış açısı ortaya koymuştur. Özellikle Takviye Öğrenme yöntemleri çoklu etmenli sistemlere ve dinamik ortamlara uygulanabilirliğinden dolayı bir çok çalışmanın odak noktası haline gelmiştir. Takviye öğrenme metotları içerisinde en popüler algoritmalardan olan Q-öğrenme; çoklu etmenli sistemlere uygulandığı durumlarda optimum politikaya yönelme hızı bakımından ve sürekli- tam olarak gözlemlenemeyen ortamlarda ek bazı dezavantajları da beraberinde getirmektedir. Bu tez çalışmasında çoklu etmenli sistemlerde konu olan dezavantajların giderilmesi amacıyla hem standart Q-öğrenme algoritmasına alternatif bir algoritma sunulmuş (FQ-Öğrenme), hem de diğer etmenlerin iç modelinin çıkarılması için bulanık küme ve bulanık mantık yaklaşımı üzerinde durularak sonuçlar performans bakımından incelenmiştir. Anahtar Kelimeler: Çoklu etmenli sistemler, Makine öğrenmesi, Takviye öğrenme, Q-Öğrenme, Bulanık Mantık