Identificación automática de objetivos parciales mediante lógica borrosa y programación genética
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En el caso de aprendizaje por refuerzo existen dos enfoques que se han venido utilizando sobre problemas de control y planfificación. En este tesis se aplican técnicas de computación evolutiva a diversos problemas clásico en este campo y a un problema de control real: la inducción de la política de control de una central térmica. La metodología desarrolla está basada en la utilización de técnicas de programación genética dirigida por gramáticas que permiten la introducción automática de conocimiento experto en el algoritmo de aprendizaje.
En el caso de aprendizaje por refuerzo existen dos enfoques que se han venido utilizando sobre problemas de control y planfificación. En este tesis se aplican técnicas de computación evolutiva a diversos problemas clásico en este campo y a un problema de control real: la inducción de la política de control de una central térmica. La metodología desarrolla está basada en la utilización de técnicas de programación genética dirigida por gramáticas que permiten la introducción automática de conocimiento experto en el algoritmo de aprendizaje.
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Notas Locales:
Tesis 2002-066
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