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저자정보
HASSAB ELGAWI Osman (Tokyo Institute of Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2008
발행연도
2008.10
수록면
88 - 93 (6page)

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In this paper, adaptive controller architecture based on a combination of temporal-difference (TD) learning and on-line variant of Random Forest (RF) is proposed. We call this implementation Random-TD. The approach iteratively improves its control strategies by exploiting only relevant parts of action and is able to learn completely in the on-line mode. Such capability of on-line adaptation would take us closer to the goal of more versatile, robust and adaptable control. To illustrate this and to demonstrate the applicability of the approach, it has been applied to non-linear, nonstationary control task: Cart-Pole balancing.
#Adaptive control #reinforcement learning #Radom-TD #random forests

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. REINFORCEMENT LEARNING
3. RANDOM FORESTS IN REINFORCEMENT LEARNING
4. CONTROL ARCHITECTURE
5. EMPIRICAL EVALUATIONS
6. CONCLUSION
REFERENCES

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