Análise da definição de parâmetros do aprendizado por reforço no desempenho de um manipulador robótico
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2017 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | ForScience: revista científica do IFMG |
Texto Completo: | http://www.forscience.ifmg.edu.br/forscience/index.php/forscience/article/view/267 |
Resumo: | O objetivo deste trabalho é analisar os efeitos da definição de parâmetros do Aprendizado por Reforço no desempenho de um manipulador robótico. Para isso, são realizados experimentos com um manipulador simulado do tipo SCARA. Além disso, é adotada a modelagem matemática via Metodologia de Superfície de Resposta. Os resultados apontam uma tendência no aumento de desempenho do manipulador quando a taxa de aprendizado e o fator de desconto se aproximam simultaneamente de zero.Palavras-chave: Aprendizado por Reforço. Manipulador Robótico. Metodologia de Superfície de Resposta.Analysis of the defition of reinforcement learning parameters in the robotic manipulator performanceAbstractThe objective of this work is to analyze the effects of the definition of Reinforcement Learning parameters on the performance of a robotic manipulator. For this experiments are performed with a simulated manipulator of the type SCARA. Furthermore it adopted the mathematical modeling via Response Surface Methodology. The results point to a tendency in the manipulator performance increase when the learning rate and discount factor are simultaneously approaching zero.Keywords: Reinforcement Learning. Robotic Manipulator. Response Surface Methodology. |
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Análise da definição de parâmetros do aprendizado por reforço no desempenho de um manipulador robóticoCiência da Computação; Engenharia Elétrica; Probabilidade e EstatísticaAprendizado por Reforço; Manipulador Robótico; Metodologia de Superfície de Resposta.O objetivo deste trabalho é analisar os efeitos da definição de parâmetros do Aprendizado por Reforço no desempenho de um manipulador robótico. Para isso, são realizados experimentos com um manipulador simulado do tipo SCARA. Além disso, é adotada a modelagem matemática via Metodologia de Superfície de Resposta. Os resultados apontam uma tendência no aumento de desempenho do manipulador quando a taxa de aprendizado e o fator de desconto se aproximam simultaneamente de zero.Palavras-chave: Aprendizado por Reforço. Manipulador Robótico. Metodologia de Superfície de Resposta.Analysis of the defition of reinforcement learning parameters in the robotic manipulator performanceAbstractThe objective of this work is to analyze the effects of the definition of Reinforcement Learning parameters on the performance of a robotic manipulator. For this experiments are performed with a simulated manipulator of the type SCARA. Furthermore it adopted the mathematical modeling via Response Surface Methodology. The results point to a tendency in the manipulator performance increase when the learning rate and discount factor are simultaneously approaching zero.Keywords: Reinforcement Learning. Robotic Manipulator. Response Surface Methodology.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas GeraisCAPES, CNPq, FAPEMIG, UFSJ, CEFET-MG.Ottoni, André Luiz Carvalho; CEFET-MG - Campus DivinópolisNepomuceno, Erivelton Geraldo; UFSJOliveira, Marcos Santos de; UFSJ2017-11-13info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://www.forscience.ifmg.edu.br/forscience/index.php/forscience/article/view/26710.29069/forscience.2017v5n3.e267ForScience; v. 5, n. 3 (2017): Edição Regular em Fluxo ContínuoForScience; v. 5, n. 3 (2017): Edição Regular em Fluxo Contínuo2318-635610.29069/forscience.2017v5n3reponame:ForScience: revista científica do IFMGinstname:IFMGinstacron:IFMGporhttp://www.forscience.ifmg.edu.br/forscience/index.php/forscience/article/view/267/170Authors who post on ForScience agree to the following terms:- The said work is of own authorship and has never been published or sent to another magazine, this magazine having the right of exclusivity on the edition and publication, under the license Creative Commons Attribution License 3.0 (CC-BY-NC) which allows anyone to share to adapt the work according to the following terms:Atribuição — You must give the appropriate credit, provide a link to the license and indicate if the changes have been made. You must do so in any reasonable circumstance, but in no way do you suggest to the licensor to support you or your use.Non-Commercial — You may not use the material for commercial purposes.- All coauthors are aware of and agree to the submission of the work in the evaluation process in ForScience Magazine. - Authorizes publishers to make the necessary adjustments in the form ofbut preserving the content.- If plagiarism has been proven in any published work, this Journal is free of any responsibility, and its author (s) shall bear the penalties provided by law.- Authors are authorized to take additional contracts separately, for non-exclusive distribution of the version of the work published in this journal (eg, publish in institutional repository or as a book chapter), with acknowledgment of authorship and initial publication in this journal.- Authors are allowed and encouraged to publish and distribute their work online (eg in institutional repositories or on their personal page), as this can generate productive changes, as well as increase the impact and citation of the published work. However, it should be noted that once approved by the evaluators, the manuscript can not be changed. If the author wishes to do so, he should restart the submission process.Autores que publicam na ForScience concordam com os seguintes termos:- O referido trabalho é de própria autoria e nunca foi publicado ou enviado a outra revista, tendo essa revista o direito de exclusividade sobre a edição e publicação, sob a licença Creative Commons Attribution License 3.0 (CC-BY-NC) que permite a qualquer pessoa compartilhar a adaptar o trabalho de acordo com os seguintes termos:Atribuição — Você deve dar o crédito apropriado, prover um link para a licença e indicar se as mudanças foram feitas. Você deve fazê-lo em qualquer circunstância razoável, mas de maneira alguma que sugira ao licenciante a apoiar você ou o seu uso.Não Comercial — Você não pode usar o material para fins comerciais.- Todos os coautores estão cientes e concordam com a submissão do trabalho no processo de avaliação na Revista ForScience. - Autoriza os editores a realizarem as adequações necessárias na forma doartigo, porém preservando o conteúdo.- Se comprovado plágio em qualquer trabalho publicado, esta Revista isenta-se de qualquer responsabilidade, devendo seu(s) autor(es) arcar(em) com as penalidades previstas em lei.- Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.- Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal), já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado. Porém deve-se observar que uma vez aprovado pelos avaliadores, o manuscrito não poderá sofrer mais alterações. Caso o autor deseje faze-lo, deverá reiniciar o processo de submissãoinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-03-14T13:53:35Zmail@mail.com - |
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O objetivo deste trabalho é analisar os efeitos da definição de parâmetros do Aprendizado por Reforço no desempenho de um manipulador robótico. Para isso, são realizados experimentos com um manipulador simulado do tipo SCARA. Além disso, é adotada a modelagem matemática via Metodologia de Superfície de Resposta. Os resultados apontam uma tendência no aumento de desempenho do manipulador quando a taxa de aprendizado e o fator de desconto se aproximam simultaneamente de zero.Palavras-chave: Aprendizado por Reforço. Manipulador Robótico. Metodologia de Superfície de Resposta.Analysis of the defition of reinforcement learning parameters in the robotic manipulator performanceAbstractThe objective of this work is to analyze the effects of the definition of Reinforcement Learning parameters on the performance of a robotic manipulator. For this experiments are performed with a simulated manipulator of the type SCARA. Furthermore it adopted the mathematical modeling via Response Surface Methodology. The results point to a tendency in the manipulator performance increase when the learning rate and discount factor are simultaneously approaching zero.Keywords: Reinforcement Learning. Robotic Manipulator. Response Surface Methodology. |
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O objetivo deste trabalho é analisar os efeitos da definição de parâmetros do Aprendizado por Reforço no desempenho de um manipulador robótico. Para isso, são realizados experimentos com um manipulador simulado do tipo SCARA. Além disso, é adotada a modelagem matemática via Metodologia de Superfície de Resposta. Os resultados apontam uma tendência no aumento de desempenho do manipulador quando a taxa de aprendizado e o fator de desconto se aproximam simultaneamente de zero.Palavras-chave: Aprendizado por Reforço. Manipulador Robótico. Metodologia de Superfície de Resposta.Analysis of the defition of reinforcement learning parameters in the robotic manipulator performanceAbstractThe objective of this work is to analyze the effects of the definition of Reinforcement Learning parameters on the performance of a robotic manipulator. For this experiments are performed with a simulated manipulator of the type SCARA. Furthermore it adopted the mathematical modeling via Response Surface Methodology. The results point to a tendency in the manipulator performance increase when the learning rate and discount factor are simultaneously approaching zero.Keywords: Reinforcement Learning. Robotic Manipulator. Response Surface Methodology. |
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Authors who post on ForScience agree to the following terms:- The said work is of own authorship and has never been published or sent to another magazine, this magazine having the right of exclusivity on the edition and publication, under the license Creative Commons Attribution License 3.0 (CC-BY-NC) which allows anyone to share to adapt the work according to the following terms:Atribuição — You must give the appropriate credit, provide a link to the license and indicate if the changes have been made. You must do so in any reasonable circumstance, but in no way do you suggest to the licensor to support you or your use.Non-Commercial — You may not use the material for commercial purposes.- All coauthors are aware of and agree to the submission of the work in the evaluation process in ForScience Magazine. - Authorizes publishers to make the necessary adjustments in the form ofbut preserving the content.- If plagiarism has been proven in any published work, this Journal is free of any responsibility, and its author (s) shall bear the penalties provided by law.- Authors are authorized to take additional contracts separately, for non-exclusive distribution of the version of the work published in this journal (eg, publish in institutional repository or as a book chapter), with acknowledgment of authorship and initial publication in this journal.- Authors are allowed and encouraged to publish and distribute their work online (eg in institutional repositories or on their personal page), as this can generate productive changes, as well as increase the impact and citation of the published work. However, it should be noted that once approved by the evaluators, the manuscript can not be changed. If the author wishes to do so, he should restart the submission process. Autores que publicam na ForScience concordam com os seguintes termos:- O referido trabalho é de própria autoria e nunca foi publicado ou enviado a outra revista, tendo essa revista o direito de exclusividade sobre a edição e publicação, sob a licença Creative Commons Attribution License 3.0 (CC-BY-NC) que permite a qualquer pessoa compartilhar a adaptar o trabalho de acordo com os seguintes termos:Atribuição — Você deve dar o crédito apropriado, prover um link para a licença e indicar se as mudanças foram feitas. Você deve fazê-lo em qualquer circunstância razoável, mas de maneira alguma que sugira ao licenciante a apoiar você ou o seu uso.Não Comercial — Você não pode usar o material para fins comerciais.- Todos os coautores estão cientes e concordam com a submissão do trabalho no processo de avaliação na Revista ForScience. - Autoriza os editores a realizarem as adequações necessárias na forma doartigo, porém preservando o conteúdo.- Se comprovado plágio em qualquer trabalho publicado, esta Revista isenta-se de qualquer responsabilidade, devendo seu(s) autor(es) arcar(em) com as penalidades previstas em lei.- Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.- Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal), já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado. Porém deve-se observar que uma vez aprovado pelos avaliadores, o manuscrito não poderá sofrer mais alterações. Caso o autor deseje faze-lo, deverá reiniciar o processo de submissão |
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