Methoden des Reinforcement Lernens in realen, verteilten, kooperierenden Systemen

在这两种情况下，我们将会得到更多的支持，更多的机器人。Der Antrag Weist dabezwei Schwerpenkte auf：1.Die Entwickrong von Schnellen Lern算法für die Insondualfähigkeiten eines Realen Roboters.在这里，士兵的理论已经存在；本？这是一种新的方法(模拟、规范和相关的方法)，在实践中也是如此。Der 2.Schwerpenkt des Antrags liegt in der Konzept von Lernverfahren zur ververfahren zur verteilten Steuerung eines Teans von Robotern in Koop ativen with Multiple-Agenten-Systman.在这里，存在着Zur Zeit Nur Punktuell理论和Fundierte Lern算法。我是Zusammenang MIT der Gesamtausrichtung des Schwerpenkts fehlen insbeondere Lern算法für verteilte，unabhängie，Koperierende Lerner in随机数。在此基础上，我们提出了一种新的算法。在Unserem Simulationsklasseteam“Karlsruhe Brainstorers”(DEM Amtiererenden Vizeweltmeister)中，我们可以看到机器人的真实存在。

Inhalt des Antrags ist die Konzeption und Weiterentwicklung von Reinforcement Lernverfahren zur Steuerung von realen, verteilten Robotersystemen. Der Antrag weist dabei zwei Schwerpunkte auf: 1. die Entwicklung von schnellen Lernalgorithmen für die Individualfähigkeiten eines realen Roboters. Hier existiert ein solider theoretischer Unterbau; allerdings benötigen die heutigen Algorithmen eine um mehrere Größenordnung zu hohe Anzahl an Trainingserfahrungen. Nach heutiger Einschätzung kann dieser Aufwand nur durch eine Kombination verschiedener Methoden (Simulation, Speicherung relevanter Erfahrungen, aktives Lernen) auf ein praktisch vertretbares Maß reduziert werden. Der 2. Schwerpunkt des Antrags liegt in der Konzeption von Lernverfahren zur verteilten Steuerung eines Teams von Robotern in kooperativen Multi-Agenten-Systemen. Hier existieren zur Zeit nur punktuell theoretisch fundierte Lernalgorithmen. Im Zusammenhang mit der Gesamtausrichtung des Schwerpunkts fehlen insbesondere Lernalgorithmen für verteilte, unabhängige, kooperierende Lerner in stochastischer Umgebung. Basierend auf Vorarbeiten unserer Gruppe sollen solche Algorithmen erarbeitet werden. Die Validierung der entwickelten Konzepte soll zum einen durch das Erlernen zentraler Fähigkeiten eines realen Roboters zum anderen durch die Umsetzung in unserem Simulationsklasseteam "Karlsruhe Brainstormers" (dem amtierenden Vizeweltmeister) durchgeführt werden.