Поиск по всему репозиторию:
Просмотр по автору "Кабыш, Антон Сергеевич"
Отображаемые элементы 1-10 из 10
-
Алгоритмы подкрепляющего обучения для энергоэффективного управления многоколесными производственными роботами
(БрГТУ, 2013)Рассматривается система эффективного управления мобильным роботом с множеством движущих модулей, которые управляются независимо. В основе системы управления лежат алгоритмы обучения с подкреплением для поиска оптимальных политик управления каждого модуля. В рамках предлагаемого подхода модули ...2019-08-27
-
Интеллектуальная система управления автономным мобильным роботом
(БрГТУ, 2014)Рассматривается система эффективного управления мобильным роботом, в основе которой лежат алгоритмы обучения с подкреплением для сети колесных модулей. В рамках предлагаемого подхода эта сеть рассматривается как многоагентная система, в которой координация поведений агентов осуществляется виртуальным ...2024-03-04
-
Использование RAM-based сетей для детектирования графической метки
(БрГТУ, 2012)В данной работе рассмотрена задача распознавания графической метки ведущего робота в системе ведущий-ведомый роботы. Для решения задачи был разработан метод детектирования на основе RAM-based сетей, позволяющий по расположению метки узнать положение и дальность ведущего робота по графическому ...2019-08-29
-
Коллективное поведение агрегатов на основе подкрепляющего обучения
(Московский инженерно-физический институт, 2009)Исследован многоагентный подход к решению интеллектуальных задач на основе подкрепляющего обучения. Модифицирован алгоритм подкрепляющего обучения для группы агентов, целью обучения является согласованное передвижение агентов в пространстве. В результате обучения сформировались интересные паттерны ...2023-11-16
-
Коллективное поведение в многоагентных системах на основе подкрепляющего обучения
(БрГТУ, 2009)Кабыш, А. С. Коллективное поведение в многоагентных системах на основе подкрепляющего обучения / А. С. Кабыш // Современные проблемы математики и вычислительной техники : материалы VI Республиканской научной конференции молодых ученых и студентов, Брест, 26–28 ноября 2009 года : в 2 частях / Министерство ...2020-04-16
-
Модель координации поведения агентов на основе обучения с подкреплением
(БрГТУ, 2012)В данной работе описывается модель для нахождения оптимального поведения многоагентной структуры через организацию в ней оптимальных взаимодействий между агентами. Модель включает две основные техники. Модель графов координации позволяет явно выразить зависимость между агентами, что позволяет разбить ...2019-08-20
-
Некоторые подходы к многоагентному подкрепляющему обучению
(БрГТУ, 2009)В данной работе приведены результаты исследований по адаптации стандартных алгоритмов подкрепляющего обучения на случай многоагентной системы и коллективного обучения. Предложены два новых подхода. Подход на основе декомпозиции описывает, как разделить задачу подкрепляющего обучения на подзадачи, ...2020-09-08
-
Обучение с подкреплением для управления многоколесным мобильным роботом
(БГУ, 2014)В статье рассматривается новый подход к управлению многоколесными мобильными платформами. В основе подхода лежит декомпозиция платформы на множество агентов, представляющих реальные физические колеса или блоки колесных модулей. Обучение агентов производится на основе мультиагентного обучения с ...2024-08-22
-
Применение RAM-Based сетей для распознавания стайных роботов
(БГУИР, 2013)В данной работе рассмотрена задача распознавания графической метки ведущего робота в системе ведущий- ведомый роботы. Дня решения задачи был разработан метод детектирования на основе RAM-based сетей позволяющий по расположению метки узнать положение и дальность ведущего робота по графическому паттерну. ...2023-11-14
-
Проектирование SW ARM-систем
(БрГТУ, 2012)Кабыш, А. С. Проектирование SW ARM-систем / А. С. Кабыш // Робототехника и искусственный интеллект. Проблемы и перспективы : материалы научно-практической конференции молодых ученых и студентов, Брест, 25–26 октября 2012 года / Министерство образования Республики Беларусь, Брестский государственный ...2019-08-20
