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La aplicabilidad de los métodos de aprendizaje por refuerzo en el desarrollo de aplicaciones de la Industria 4.0
Los métodos de aprendizaje por refuerzo (RL) pueden resolver con éxito problemas complejos de optimización. Nuestro artículo ofrece una visión sistemática de los principales tipos de métodos de RL, sus aplicaciones en el campo de las soluciones de la Industria 4.0, y proporciona pautas metodológicas para determinar el enfoque correcto que se adapte mejor a los diferentes problemas, y además, puede ser un punto de referencia para proyectos de I+D e investigaciones futuras.
Autores: Kegyes, Tams; Sle, Zoltn; Abonyi, Jnos
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi
Año: 2021
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 7
Citaciones: Sin citaciones
Hindawi
Complexity
Volume , Article ID 7179374, 31 pages
https://doi.org/10.1155/2021/7179374
Kegyes Tams0, Sle Zoltn0, Abonyi Jnos0
MTA-PE Lendlet Complex Systems Monitoring Research Group Hungary, University of Pannonia HungaryAcademic Editor: Andrea Murari
Contact: @hindawi.com
Los métodos de aprendizaje por refuerzo (RL) pueden resolver con éxito problemas complejos de optimización. Nuestro artículo ofrece una visión sistemática de los principales tipos de métodos de RL, sus aplicaciones en el campo de las soluciones de la Industria 4.0, y proporciona pautas metodológicas para determinar el enfoque correcto que se adapte mejor a los diferentes problemas, y además, puede ser un punto de referencia para proyectos de I+D e investigaciones futuras.
Descripción
Los métodos de aprendizaje por refuerzo (RL) pueden resolver con éxito problemas complejos de optimización. Nuestro artículo ofrece una visión sistemática de los principales tipos de métodos de RL, sus aplicaciones en el campo de las soluciones de la Industria 4.0, y proporciona pautas metodológicas para determinar el enfoque correcto que se adapte mejor a los diferentes problemas, y además, puede ser un punto de referencia para proyectos de I+D e investigaciones futuras.