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Apprentissage par Renforcement pour la Conception de Systèmes Multi-Agents

2002
Ce rapport présente les résultats des deux premières années d'une thèse s'intéressant à l'utilisation de l'apprentissage par renforcement (formalisme des Processus de Décision Markoviens) pour la conception de groupes d'agents coopérants (Systèmes Multi-Agents). Ce document a été rédigé à l'occasion de la réunion d'un comité de thèse.
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Classification structurée pour l’apprentissage par renforcement inverse

Revue D'Intelligence Artificielle, 2013
Olivier Pietquin
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Stratégies d’échantillonnage pour l’apprentissage par renforcement batch

Revue D'Intelligence Artificielle, 2013
Louis Wehenkel, Susan Murphy, Damien Ernst   +2 more
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Contrôle, agentivité et apprentissage par renforcement

2018
Héloïse Théro
exaly  

Apprentissage par renforcement en environnement non stationnaire

2020
exaly  

Amélioration continue d’une chaîne de traitement de documents avec l’apprentissage par renforcement

Revue D'Intelligence Artificielle, 2017
exaly  

Sur certaines méthodes raisonnées pour l'apprentissage par renforcement profond

2022
exaly  

Paramétrisation de réseaux de régulation biologiques avec l’évolution artificielle et l’apprentissage par renforcement

Denis Pallez, Jean-Paul Comet
exaly  

Exploration guidée en apprentissage par renforcement. Connaissancesa prioriet relaxation de contraintes

Revue D'Intelligence Artificielle, 2006
exaly  

Exploration guidée en apprentissage par renforcement

2006
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