Context Navigation

06_Bayes_rmm_pouziti

Timestamp:

02/04/12 00:54:24 (13 years ago)

Author:

jabu

Message:

finalni verze

Location:

Files:

r1429	r1434
9	9
10	10	Testy byly prováděny na modelu dvou křižovatek klasického typu, kde každý agent $R_1, R_2$
11		ovládal jednu z nich. K modelování chování druhého agenta bylo použito třísyupňové RMM
	11	ovládal jednu z nich. K modelování chování druhého agenta bylo použito třístupňové RMM
12	12	zakončené neinformovaným modelem. Obrázek \ref{fig:rmm_structure} z článku \cite{1_rmm_bayes_learning}
13		znázorňuje RMM agenta $R_1$, k~~de se na každé úrovni agent~~ rozhoduje mezi dvěma modely, informovaným a
	13	znázorňuje RMM agenta $R_1$, který se na každé úrovni rozhoduje mezi dvěma modely, informovaným a
14	14	neinformovaným. Z počátku simulace jsou těmto modelům přiřazeny pravděpodobnosti po řadě 0,8 a 0,2.
15	15	Tyto pravděpodobnosti jsou upravovány metodou bayesovskeho učení podle akcí provedených druhým agentem.

r1424	r1434
1	1	\def \cesta {./06_Bayes_rmm_pouziti}
2	2
3		\s~~ubsection{Použití RMM a Bayesova učení v decentralizovaném řízení dopravy}~~
	3	\section{Použití RMM a Bayesova učení v decentralizovaném řízení dopravy} \label{sec:rmm_bayes_pouziti}
4	4
5	5	V následujícím textu se budeme zabývat konkrétním využitím
…	…
9	9
10	10	Testy byly prováděny na modelu dvou křižovatek klasického typu, kde každý agent $R_1, R_2$
11		ovládal jednu z nich. K modelování chování druhého agenta bylo použito třísyupňové RMM
	11	ovládal jednu z nich. K modelování chování druhého agenta bylo použito třístupňové RMM
12	12	zakončené neinformovaným modelem. Obrázek \ref{fig:rmm_structure} z článku \cite{1_rmm_bayes_learning}
13	13	znázorňuje RMM agenta $R_1$, kde se na každé úrovni agent rozhoduje mezi dvěma modely, informovaným a
…	…
41	41	\end{figure}
42	42
43		~~\subsection{Zhodnocení}~~
44		~~V článku \cite{4_rmm_formalization} nenjsou podrobně popsány akce agentů ani~~
45		~~způsob, jak hodnotit jejich užitečnost.~~
46	43
47	44