Репозиторий
Полесского государственного университета
ISSN (online): 2310-7413
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://rep.polessu.by/handle/123456789/34953| Название: | Использование глубокого обучения с подкреплением для решения задачи планирования пути покрытия |
| Другие названия: | Application of deep reinforcement learning to the problem of coverage path planning |
| Авторы: | Луканов, С.Ю. Lukanov, S. |
| Ключевые слова: | глубокое обучение с подкреплением управление нейронная сеть планирование пути покрытия deep reinforcement learning control neural network coverage path planning |
| Дата публикации: | 2025 |
| Издательство: | Пинск : Полесский государственный университет |
| Библиографическое описание: | Луканов, С. Ю. Использование глубокого обучения с подкреплением для решения задачи планирования пути покрытия / С. Ю. Луканов / Материалы V международной научно-практической конференции «Инжиниринг: теория и практика», Полесский государственный университет, г. Пинск, Республика Беларусь, 25 апреля 2025 г. / [ редкол.: В. И. Дунай, И. А. Пригодич ] ; Полесский государственный университет [и др.]. – Пинск : ПолесГУ, 2025. – С. 29-32. |
| Аннотация: | В статье рассмотрен способ получения модели нейронной сети для решения задачи планирования пути покрытия с помощью глубокого обучения с подкреплением. Приведены результаты обучения с различными функциями вознаграждения, размерами полносвязных нейронных сетей и гиперпараметрами. |
| Описание: | The article presents a method for developing a neural network model to solve the task of coverage path planning using deep reinforcement learning. Itprovides training results using various reward functions, sizes of fully connected networks and hyperparameters. |
| Располагается в коллекциях: | 2025 год |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Ispolzovanie_glubokogo_obucheniia.pdf | 588.19 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все ресурсы в архиве защищены авторским правом, все права сохранены.