Обучение агентов в виртуальной среде KukaDiversObjectEnv

Обучение агентов в виртуальной среде KukaDiversObjectEnv

Podrobná bibliografie
Parent link:Курзина, И. А. (химик ; 1972-). Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XXI Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 23-26 апреля 2024 г..— .— Томск: Изд-во ТПУ
Т. 7 : IT-технологии и электроника.— 2024.— С. 42-44
Hlavní autor: Залогин Н. Е.
Korporativní autor: Национальный исследовательский Томский политехнический университет (570)
Další autoři: Григорьев Д. С. Дмитрий Сергеевич (727)
Shrnutí:Заглавие с экрана
The present study implements and compares the DQN, PPO, Parallel PPO, and Modified PPO algorithms in the PyBullet KukaDiverseObjectEnv environment. The algorithms are tested and evaluated in a simulated test mode to assess their performance. The experiments focus on metrics such as learning speed, stability, and task completion success rate. The results provide insights into the effectiveness of each algorithm in the tested environment, aiding in the optimization of reinforcement learning algorithms for complex environments and robotics
Текстовый файл
Jazyk:ruština
Vydáno: 2024
Témata:
труды учёных ТПУ
электронный ресурс
reinforcement learning
robotic arm
PyBullet
On-line přístup:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/80462
Médium: Elektronický zdroj Kapitola
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=674286

Podobné jednotky

Podobné jednotky