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Erschienen in:
2009 | OriginalPaper | Buchkapitel
Reinforcement Learning
verfasst von : Dr Oliver Kramer
Erschienen in: Computational Intelligence
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
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Die Steuerung des Verhaltens künstlicher Systeme ist eine wichtige Aufgabe in vielen Problembereichen, von der Robotersteuerung bis zu Computerspielagenten. Lernen durch Belohnung, bekannter als Reinforcement Learning, ermöglicht einem künstlichen Agenten, auf Basis von Belohnung und Bestrafung, sein Verhalten an die Umgebung anzupassen. Reinforcement Learning gehört zur Klasse der naturinspirierten Verfahren. Bei Lebewesen ist das Prinzip von Belohnung bei positivem und Bestrafung bei negativem Verhalten von fundamentaler Bedeutung. Dieses als Lernen mit Lehrer bekannte Prinzip wird heutzutage für Steuerungs- und Regelungsaufgaben erfolgreich durch zahlreiche Reinforcement Learning-Varianten algorithmisch umgesetzt.