Fuzzy Q Learning(퍼지 Q 학습)란 무엇입니까?
Fuzzy Q Learning 퍼지 Q 학습 - Fuzzy Q-learning extends Q-learning to continuous state space and has been applied to a wide range of applications such as robot control. [1] In the control framework, to cope with the continuous state-action space, the three agents utilise Fuzzy Q-learning. [2] In this paper, by combining the advantages of traffic aware routing and fuzzy Q-learning algorithm, we propose an intersection-based traffic aware routing protocol with fuzzy Q-learning (ITAR-FQ) for urban VANETs. [3] In this paper, we proposed a fuzzy Q-learning based self-learning controller to optimize the load for specific data center. [4] Fuzzy Q-learning electricity market modelling approach in combination with the technique for order preference by similarity (TOPSIS) is used as a new decision support system for promotion of renewable energy for the first time in the literature. [5] This work proposes stochastic genetic algorithm-assisted Fuzzy Q-Learning-based robotic manipulator control. [6] In particular, novel online Genetic Algorithm assisted Fuzzy Q-Learning and Fuzzy Q-Learning classifiers have been proposed for epileptic seizures. [7]퍼지 Q-러닝은 Q-러닝을 연속 상태 공간으로 확장하여 로봇 제어와 같은 광범위한 응용 분야에 적용되었습니다. [1] 제어 프레임워크에서는 연속적인 상태-행동 공간에 대처하기 위해 세 에이전트가 퍼지 Q-러닝을 활용합니다. [2] 본 논문에서는 트래픽 인식 라우팅과 퍼지 Q-러닝 알고리즘의 장점을 결합하여 도시 VANET을 위한 퍼지 Q-러닝(ITAR-FQ)과 교차로 기반 트래픽 인식 라우팅 프로토콜을 제안합니다. [3] 본 논문에서는 특정 데이터 센터의 부하를 최적화하기 위해 퍼지 Q-러닝 기반의 자가 학습 컨트롤러를 제안하였다. [4] Fuzzy Q-learning 전력 시장 모델링 접근 방식과 유사도 우선 순위(TOPSIS) 기술은 문헌 최초로 재생 에너지 촉진을 위한 새로운 의사 결정 지원 시스템으로 사용됩니다. [5] 이 작업은 확률적 유전자 알고리즘 지원 퍼지 Q-러닝 기반 로봇 조작기 제어를 제안합니다. [6] 특히, 간질 발작에 대해 새로운 온라인 유전자 알고리즘 지원 Fuzzy Q-Learning 및 Fuzzy Q-Learning 분류기가 제안되었습니다. [7]