In der Masterarbeit soll es das neuroevolutionäre Algorithm EANT mit den Meta-optimierenden Methoden Qlearning und CMAES kombiniert und in einigen Standards RL-Benchmark und in BRIO Systems getestet werden. In diesem Vortrag wird es die Ansätze zu den Kombinationen und die erste Ergebnisse vorgestellt.
Vortragsdetails
Fortschrittsvortrag zur Masterarbeit: Kombination der neuroevolutionären Methoden EANT mit Q-Learning und CMA-ES
In der Regel sind die Vorträge Teil von Lehrveranstaltungsreihen der Universität Bremen und nicht frei zugänglich. Bei Interesse wird um Rücksprache mit dem Sekretariat unter sek-ric(at)dfki.de gebeten.