論文の概要: From Two-Dimensional to Three-Dimensional Environment with Q-Learning: Modeling Autonomous Navigation with Reinforcement Learning and no Libraries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18219v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 03:07:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 18:36:01.760596
• Title: From Two-Dimensional to Three-Dimensional Environment with Q-Learning: Modeling Autonomous Navigation with Reinforcement Learning and no Libraries
• Title（参考訳）: Q-Learningを用いた2次元から3次元環境:強化学習による自律ナビゲーションのモデル化とライブラリなし
• Authors: Ergon Cugler de Moraes Silva,
• Abstract要約: 本研究では,2次元(2次元)および3次元(3次元)環境における強化学習エージェントの性能について検討した。 この研究の重要な側面は、アルゴリズムが計算数学のみによって開発された、学習のための既製ライブラリが存在しないことである。 この研究は、強化学習エージェントが空間次元の異なる環境でどのように適応し、機能するかという問題に対処することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) algorithms have become indispensable tools in artificial intelligence, empowering agents to acquire optimal decision-making policies through interactions with their environment and feedback mechanisms. This study explores the performance of RL agents in both two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) environments, aiming to research the dynamics of learning across different spatial dimensions. A key aspect of this investigation is the absence of pre-made libraries for learning, with the algorithm developed exclusively through computational mathematics. The methodological framework centers on RL principles, employing a Q-learning agent class and distinct environment classes tailored to each spatial dimension. The research aims to address the question: How do reinforcement learning agents adapt and perform in environments of varying spatial dimensions, particularly in 2D and 3D settings? Through empirical analysis, the study evaluates agents' learning trajectories and adaptation processes, revealing insights into the efficacy of RL algorithms in navigating complex, multi-dimensional spaces. Reflections on the findings prompt considerations for future research, particularly in understanding the dynamics of learning in higher-dimensional environments.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)アルゴリズムは、人工知能において必須のツールとなり、エージェントが環境やフィードバックメカニズムとのインタラクションを通じて最適な意思決定ポリシーを取得できるようにする。 本研究では,2次元(2次元)と3次元(3次元)の両方の環境下でのRLエージェントの性能について検討し,異なる空間次元にわたる学習のダイナミクスを研究することを目的とした。 この研究の重要な側面は、アルゴリズムが計算数学のみによって開発された、学習のための既製ライブラリが存在しないことである。 方法論の枠組みは、Q学習エージェントクラスと各空間次元に合わせて調整された異なる環境クラスを用いて、RLの原則に焦点を当てている。 この研究は、強化学習エージェントは、特に2次元および3次元の設定において、様々な空間次元の環境でどのように適応し、機能するかという問題に対処することを目的としている。 実験分析により、エージェントの学習軌跡と適応過程を評価し、複雑な多次元空間をナビゲートする上でのRLアルゴリズムの有効性に関する洞察を明らかにする。 この知見の反映は今後の研究、特に高次元環境における学習のダイナミクスを理解する上での考察を示唆している。

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