Publicación: Algoritmo de aprendizaje por refuerzo para el control de un sistema de transporte público
Autores
Resumen en inglés
In recent years, the use of Machine Learning techniques has been increasing in almost any technological environment due to the great utility that they can offer. One of these techniques is called Reinforment Learning or Reinforcement Learning (AR), which is used in different environments such as video games or control problems. One of the most interesting uses of this algorithm can be presented in a system such as public transport, where the main objective is to reduce the travel time of users. Taking into account that the space of possible states of the system is quite large, knowing exactly which is the correct action that optimizes the objective of the system for each of the states is a complex task and in many cases impossible, taking into account that the set of states does not have to be known in advance.
Resumen en español
En los últimos años el uso de técnicas de Machine Learning ha ido en aumento en casi cualquier ambiente tecnológico por la gran utilidad que estas pueden llegar a ofrecer. Una de estas técnicas es llamada Reinforment Learning o Aprendizaje por Refuerzo (AR), la cual es usada en diferentes ambientes como los video juegos o los problemas de control. Uno de los usos más interesantes de este algoritmo se puede presentar en un sistema como el transporte público, donde el objetivo principal es reducir el tiempo de viaje de los usuarios. Teniendo en cuenta que el espacio de estados posibles del sistema es bastante grande, conocer con exactitud cuál es la acción correcta que optimiza el objetivo del sistema para cada uno de los estados es una tarea compleja y en muchos casos imposible, teniendo en cuenta que el conjunto de estados no tiene que ser conocido de antemano.
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