Search results for: Q-LEARNING - Bridge of Knowledge

Search

Search results for: Q-LEARNING

Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (31)

Search results for: Q-LEARNING

  • Katedra Geodezji

    Research Potential

    Katedra Geodezji realizuje zadania związane z geodezją i kartografią, a przede wszystkim w zakresie geodezji inżynieryjnej, fotogrametrii, teledetekcji, gospodarki nieruchomościami, systemów informacji przestrzennej oraz nawigacji i pomiarów GPS. W ramach Katedry Geodezji funkcjonują Zespoły Dydaktyczne związane z przedmiotami i szkoleniami oraz Zespoły Badawczo-Rozwojowe prowadzące prace naukowe i realizacje techniczne we współpracy...

  • Zespół Algorytmów i Modelowania Systemów

    Studiowanie problemów i modeli teoriografowych ma na celu badanie złożoności obliczeniowej uogólnień problemu klasycznego kolorowania wierzchołków i krawędzi grafu znajdujących zastosowania w modelowaniu praktycznych problemów oraz badanie nowych miar oceny skuteczności algorytmów. W zakresie szeregowania zadań badania koncentrują się na konstrukcji harmonogramów optymalnych z punktu widzenia długości harmonogramu i średniego czasu...

  • Katedra Elektroenergetyki

    * ochrona i bezpieczeństwo pracy systemu elektroenergetycznego, * stabilność sterowanie pracą systemu elektroenergetycznego, * kompleksowe modelowanie systemów elektroenergetycznych oraz szczegółowe modele elementów systemu, * urządzenia FACTS i systemy HVDC w systemach elektroenergetycznych, * odnawialne źródła energii w systemach elektroenergetycznych, * urządzenia i instalacje elektryczne, * optymalizacja struktury i parametrów...

Best results in : Business Offer Pokaż wszystkie wyniki (4)

Search results for: Q-LEARNING

Other results Pokaż wszystkie wyniki (162)

Search results for: Q-LEARNING

  • Jak wykraść złoto smokowi? - uczenie ze wzmocnieniem w świecie Wumpusa

    Publication

    - Year 2021

    Niniejszy rozdział zawiera łagodne wprowadzenie do problematyki uczenia ze wzmocnieniem, w którym podstawy teoretyczne wyjaśniane są na przykładzie przewodnim, jakim jest zagadnienie nauczenia agenta poruszania się w świecie potwora o imieniu Wumpus (ang. Wumpus world), klasycznym środowisku do testowania logicznego rozumowania agentów (problem nietrywialny dla algorytmów uczenia ze wzmocnieniem). Przedstawiona jest główna idea...

  • JamesBot - an intelligent agent playing StarCraft II

    Publication

    The most popular method for optimizing a certain strategy based on a reward is Reinforcement Learning (RL). Lately, a big challenge for this technique are computer games such as StarCraft II which is a real-time strategy game, created by Blizzard. The main idea of this game is to fight between agents and control objects on the battlefield in order to defeat the enemy. This work concerns creating an autonomous bot using reinforced...

    Full text available to download

  • Neural network agents trained by declarative programming tutors

    Publication

    This paper presents an experimental study on the development of a neural network-based agent, trained using data generated using declarative programming. The focus of the study is the application of various agents to solve the classic logic task – The Wumpus World. The paper evaluates the effectiveness of neural-based agents across different map configurations, offering a comparative analysis to underline the strengths and limitations...

    Full text to download in external service

  • Game theory-based virtual machine migration for energy sustainability in cloud data centers

    Publication
    • F. J. Maldonado-Carrascosa
    • S. García-Galán
    • M. Valverde-Ibáñez
    • T. Marciniak
    • M. Szczerska
    • N. Ruiz-Reyes

    - APPLIED ENERGY - Year 2024

    As the demand for cloud computing services increases, optimizing resource allocation and energy consumption has become a key factor in achieving sustainability in cloud environments. This paper presents a novel approach to address these challenges through an optimized virtual machine (VM) migration strategy that employs a game-theoretic approach based on particle swarm optimization (PSO) (PSO-GTA). The proposed approach leverages...

    Full text available to download

  • ARIMA vs LSTM on NASDAQ stock exchange data

    Publication

    - Procedia Computer Science - Year 2022

    This study compares the results of two completely different models: statistical one (ARIMA) and deep learning one (LSTM) based on a chosen set of NASDAQ data. Both models are used to predict daily or monthly average prices of chosen companies listed on the NASDAQ stock exchange. Research shows which model performs better in terms of the chosen input data, parameters and number of features. The chosen models were compared using...

    Full text available to download