Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/12061
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorEremeev, A. P.
dc.contributor.authorKozhukhov, A. A.
dc.contributor.authorЕремеев, А. П.
dc.contributor.authorКожухов, А. А.
dc.date.accessioned2017-02-24T12:16:20Z
dc.date.accessioned2017-07-18T09:37:59Z-
dc.date.available2017-02-24T12:16:20Z
dc.date.available2017-07-18T09:37:59Z-
dc.date.issued2017
dc.identifier.citationEremeev, A. P. Implementation of Reinforcement Learning Tools for Real-Time Intelligent Decision Support Systems / A. P. Eremeev, A. A. Kozhukhov // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2017) : материалы международной научно-технической конференции (Минск, 16 - 18 февраля 2017 года) / редкол. : В. В. Голенков (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУИР, 2017. – С. 183 – 186.ru_RU
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/12061
dc.description.abstractThe paper describes implementation of multi-agent reinforcement learning tool based on temporal differences. The possibilities of combining learning methods with statistical and expert methods of forecasting for subsequent integration into the forecasting subsystem for use in long-term intelligent decision support system of real-time were considered. The work is supported by RFBR and BRFBR.В статье описываются алгоритмы методов обучения с подкреплением на основе темпоральных различий. Оцениваются преимущества мультиагентной технологии в рамках применения в интеллектуальных системах реального времени. Рассматривается реализация многоагентного инструмента обучения с подкреплением на основе темпоральных различий. Представлены способы комбинирования методов обучения со статистическими и экспертными методами прогнозирования. А так же рассматриваются возможности их последующей интеграции в подсистему прогнозирования для использования в интеллектуальных системах поддержки принятия решений реального времени.ru_RU
dc.language.isoenru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectartificial intelligenceru_RU
dc.subjectintelligent systemru_RU
dc.subjectreal timeru_RU
dc.subjectreinforcement learningru_RU
dc.subjectforecastingru_RU
dc.subjectdecision supportru_RU
dc.titleImplementation of Reinforcement Learning Tools for Real-Time Intelligent Decision Support Systemsru_RU
dc.title.alternativeРеализация инструментов обучения с подкреплением для интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времениru_RU
dc.typeArticleru_RU
Appears in Collections:OSTIS-2017

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Eremeev_Implementation.PDF279,13 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.