文献
J-GLOBAL ID:201702288092042073
整理番号:17A1549346
解釈可能ファジィ強化学習政策を生成するためのパーティクルスワーム最適化【Powered by NICT】
Particle swarm optimization for generating interpretable fuzzy reinforcement learning policies
著者 (5件):
Hein Daniel
(Technische Universitaet Muechen, Department of Informatics, Boltzmannstr. 3, 85748 Garching, Germany)
,
Hein Daniel
(Siemens AG, Corporate Technology, Otto-Hahn-Ring 6, 81739 Munich, Germany)
,
Hentschel Alexander
(AxiomZen, 980 Howe St #350, Vancouver, BC V6Z 1N9, Canada)
,
Runkler Thomas
(Siemens AG, Corporate Technology, Otto-Hahn-Ring 6, 81739 Munich, Germany)
,
Udluft Steffen
(Siemens AG, Corporate Technology, Otto-Hahn-Ring 6, 81739 Munich, Germany)
資料名:
Engineering Applications of Artificial Intelligence
(Engineering Applications of Artificial Intelligence)
巻:
65
ページ:
87-98
発行年:
2017年
JST資料番号:
T0797A
ISSN:
0952-1976
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
オランダ (NLD)
言語:
英語 (EN)