[VORTRAG] M. Riedmiller: REINFORCEMENT LEARNING - METHODEN UND ANWENDUNGEN - Thread - go-pugleaf

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1 total messages Started by Peter Geibel Wed, 14 Jun 2000 00:00

[VORTRAG] M. Riedmiller: REINFORCEMENT LEARNING - METHODEN UND ANWENDUNGEN

Author: Peter Geibel
Date: Wed, 14 Jun 2000 00:00

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F O R S C H U N G S K O L L O Q U I U M               
KUENSTLICHE INTELLIGENZ
                                                      
im Sommersemster 2000                                 
                                                      
                                                      
Dienstag, den 27. Juni 2000
16.00 - 18.00 Uhr
Raum  FR 0513
Franklinstr. 28/29

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                        Martin Riedmiller
                     (Universität Karlsruhe)
                        
        REINFORCEMENT LEARNING - METHODEN UND ANWENDUNGEN

Reinforcement Learning oder Optimierendes Lernen ist eine relativ
junge Methode des maschinellen Lernens. Die Aufgabe des lernenden
Systems besteht darin, in einer Folge geeigneter Entscheidungen ein
vorgegebenes Ziel zu erreichen. Dabei sind im Gegensatz zum
überwachten Lernen keine korrekten Beispiele erfolgreicher
Entscheidungen vorgegeben; vielmehr ist es Aufgabe des Systems, allein
aus Erfolg/ Misserfolgs- Informationen sein Verhalten geeignet zu
modifizieren. Um das Lernziel zu erreichen muss das lernende System
also in der Lage sein, autonom erfolgreiche Lösungsstrategien
entwickeln.

Die Allgemeinheit des zugrundeliegenden Lösungsansatzes ermöglicht
die Anwendung auf eine Vielzahl unterschiedlichster Einsatzgebiete,
z.B.  in der Regelungstechnik und Robotik, in Strategiespielen oder
bei Routing- und Schedulingproblemen. Während die Grundlagen des
Lernens weitestgehend erforscht sind, besteht eine aktuelle
Forschungsfrage in der Weiterentwicklung der Methodik in Richtung auf
zunehmend komplexere und damit praxisnähere Problemstellungen.  Im
Vortrag werden einige der aktuell in unserer Forschungsgruppe
laufenden Arbeiten vorgestellt, die sich unter anderem mit der
Anwendung in kontinuierlichen Arbeitsräumen, wie sie z.B.  bei
regelungstechnischen Problemstellungen typisch sind, beschäftigen.

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TU Berlin
FG Methoden der Künstlichen Intelligenz
Franklinstr. 28/29, FR 5-8
10587 Berlin

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  Das aktuelle Kolloquiumsprogramm finden Sie im WWW unter 

                http://ki.cs.tu-berlin.de/col.html 
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### Peter Geibel 
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