A Maze Solver based on a New Architecture of XCS
محل انتشار: دوازدهمین کنفرانس سالانه انجمن کامپیوتر ایران
سال انتشار: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,589
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ACCSI12_145
تاریخ نمایه سازی: 23 دی 1386
چکیده مقاله:
Learning capabilities of an agent relies on the way that agent perceives the environment. When the agent’s sensations convey only partial information about the environment, there may be different situations that appear identical to the agent but require different actions to behave optimally. In this paper, we propose a new approach to improve XCS’s performance in Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) using a newly introduced method to detect aliased states in the current environment. In our approach, at the initial state, there exists only a single main XCS which handles all of the environmental states. When an existing aliased state is detected using a simple mechanism, the system creates a new XCS, in addition to the main XCS which we call Cooperative XCS. The new XCS is responsible for handling this detected state. This mechanism allows the main XCS to handle non-aliased states and the other XCS’s cooperate with it by handling existing aliased states independently. Thus, the system is called Cooperative Specialized XCS and its performance is compared with some other classifier systems in some benchmark problems. The presented results demonstrate the effectiveness of our proposed approach.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ali Hamzeh
Computer Engineering Department, Iran University of Science and Technology Narmak, Tehran, Iran.
Adel Rahmani
Computer Engineering Department, Iran University of Science and Technology Narmak, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :