Pinned Repositories
2023-models-tutorial
ajicantabria.github.io
anonymoodle
Moodle log anonymizer
flexmi-evaluation
IEpsilonPrototype
lavoisier
A DSL for high-level selection and preparation of data for an analysis
modiff
Line-based EMF model comparison and textual/graphical differences reporting
mortadelo
Automatic Generation of NoSQL Schemas
pinset
Pinset: a domain-specific language for the extraction of datasets from models
munidiff.github.io
alfonsodelavega's Repositories
alfonsodelavega/ajicantabria.github.io
alfonsodelavega/android_local_manifest
Local manifest for M2 Note (mt6753)
alfonsodelavega/datasharing
The Leek group guide to data sharing
alfonsodelavega/geany-plugins
The combined Geany Plugins collection
alfonsodelavega/learn_ruby
a basic ruby class generated from test-first-teaching
alfonsodelavega/nougat_device_meizu_m2note
Device tree to build LineageOS 14.1 for Meizu M2 Note devices ( mt6753 )
alfonsodelavega/phd-thesis-template
A PhD thesis template for the University of Cantabria adapted from the Cambridge University Engineering Department (CUED) one
alfonsodelavega/rl_monkeyfromthefuture
Challenges from monkeyfromthefuture initiative
alfonsodelavega/ruta-optima-policy-evaluation
En este desafío evaluarás la política de un agente en un laberinto utilizando el algoritmo Policy Evaluation. El objetivo de la evaluación es obtener los valores asociados a cada estado suponiendo que el agente seguirá la política a evaluar en todo momento. El movimiento del agente tendrá una fuerte componente estocástica pero las funciones de transición y de recompensa serán conocidas.
alfonsodelavega/ruta-optima-policy-iteration
Desafío Id #2. En este desafío obtendrás la política óptima de un agente en un laberinto utilizando Policy Iteration. El movimiento del agente tendrá una fuerte componente estocástica pero las funciones de transición y de recompensa serán conocidas.
alfonsodelavega/ruta-optima-qlearning
Aprendizaje de la ruta óptima en un laberinto. Se utilizará q-learning para calcular los valores Q, a partir de los que se extraerá la política óptima. Movimiento estocástico y modelo desconocido.