یادگیری تقویتی همچونبرنامه ریزی پویادر حل مسائل با فضای حالت پیوسته با چالش نفرین ابعادروبروست. تعمیم ارزش یک حالت به سایر حالت های مجاوربا استفاده از تقریبگرهای عمومی یکی از راهکارهایی است که برای حل این مسئله پیشنهادشده است. در این روش عامل مجموعه ای محدود از فضای حالت را تجربه می کند و از طریق تعمیم دهی تقریب خوبی از کل فضا را بدست می آورد. یکی از بهترین تقریبگرهای عمومیسیستم های فازی اند. د...

اختلال یادگیری از اختلال‌های شایع دوران کودکی است. مهمترین اختلال یادگیری، اختلال خواندن که به مهارتهای مبتنی بر خواندن اشاره دارد. این پژوهش یک مدل هایبریدی فازی-ژنتیکی جهت مدیریت عدم قطعیت جهت تشخیص اختلال خواندن ارایه می‌نماید. بدین‌منظور از مدل‌های طبقه‌بندی در فرآیند تشخیص اختلال استفاده‌شده‌است. در سیستم فازی، دانش مورد نیاز جهت طراحی سیستم از گروهی از افراد خبره شامل معلمان و متخصصان است...

در این مقاله یک روش جدید یادگیری تقویتی پیوسته برای مسائل کنترل ارائه می‌شود. روش ارائه شده از ترکیب روش "تکرار سیاست کمترین مربعات " با یک سیستم فازی سوگنوی مرتبه صفر حاصل شده و "تکرار سیاست کمترین مربعات فازی" نامیده شده است. در اینجا برای هر قاعده فازی تعدادی عمل نامزد در نظر گرفته می‌شود. هدف، یافتن مناسب‌ترین عمل نامزد (تالی) برای هر قاعده می‌باشد. با استفاده از بردار شدت آتش قواعد فازی و ...

طراحی کنترل کننده های فازی با استفاده از الگوریتم های تکاملی و یادگیری تقویتی q - فازی موضوعی است که در کنترل ربات ها نقش مهمی ایفا می کند. در این پایان نامه سه روش پیشنهادی برای حل مسائل کنترلی فازی تقویتی ارائه گردیده است و هر سه این روش ها روی یک مسئله فازی تقویتی به نام، ماشین عقب رونده به سمت بالا، شبیه سازی شده اند و همه ی این روش ها از ترکیب یادگیری q-فازی با یک الگوریتم بهینه سازی ایجاد...

: استفاده از یادگیری باناظر در ناوبری ربات های متحرک، با چالش های جدی از قبیل ناسازگاری و اختلال در داده ها، مشکل جمع آوری نمودن داده آموزش و خطای زیاد در داده های آموزشی مواجه می باشد. قابلیت های یادگیری تقویتی همچون عدم نیاز به داده آموزشی و آموزش تنها با استفاده از یک معیار اسکالر راندمان باعث کاربرد آن در ناوبری ربات شده است. از طرفی یادگیری تقویتی زمانبر بوده و دارای نرخ شکست های بالا در م...

: استفاده از یادگیری باناظر در ناوبری ربات های متحرک، با چالش های جدی از قبیل ناسازگاری و اختلال در داده ها، مشکل جمع آوری نمودن داده آموزش و خطای زیاد در داده های آموزشی مواجه می باشد. قابلیت های یادگیری تقویتی همچون عدم نیاز به داده آموزشی و آموزش تنها با استفاده از یک معیار اسکالر راندمان باعث کاربرد آن در ناوبری ربات شده است. از طرفی یادگیری تقویتی زمانبر بوده و دارای نرخ شکست های بالا در م...