Implementa un ambiente simulato con labirinti di diverse configurazioni, comprendenti celle, corridoi e posizioni iniziale e finale.
Sviluppa un agente Q-learning per gestire le relazioni spazio-temporali nel processo decisionale.
Identifica dettagliatamente gli stati dell'ambiente, considerando la geometria del labirinto e la posizione relativa dell'agente. Definisci azioni per spostamenti ottimali e strategie di navigazione avanzate.
Conduci sessioni di addestramento iterativo, applicando tecniche di fine-tuning per ottimizzare le prestazioni dell'agente nella risoluzione di labirinti di complessità crescente.
Valuta le prestazioni dell'agente in termini di efficienza nella risoluzione di labirinti, misurando tempo e mosse effettuate.
- Dimostrazione abilità agente nel trovare percorsi ottimali attraverso labirinti.
- Ottimizzazione prestazioni agente tramite addestramento iterativo, evidenziando miglioramenti nella risoluzione veloce e nella gestione situazioni complesse.
- Confronto risultati ottenuti con quelli prodotti da SARSA.
- Discussione sfide affrontate durante l'implementazione e relative soluzioni.
Crea agente per navigare efficientemente in labirinti di complessità variabile, identificando il percorso ottimale.
Addestra l'agente a imparare un modello di movimento ottimale, considerando topologia del labirinto e facendo scelte intelligenti per raggiungere la destinazione nel minor tempo possibile.
Identifica accuratamente gli stati dell'ambiente, comprendendo posizione corrente agente nel labirinto e definendo azioni per spostamenti strategici in direzioni specifiche.
Implementa sistema di ricompense e penalità per guidare apprendimento agente, considerando aspetti come raggiungimento destinazione e scoperta di percorsi più efficienti.