Reinforcement Schedules
Behavior Modification
Law of Effect
Operant Conditioning Intervention
Response Surface Methodology
Primary and Secondary Reinforcers
您也可能阅读
通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。
Volker Gabler1, Dirk Wollherr1
1Chair of Automatic Control Engineering, TUM School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich, Munich, Germany.
这项研究引入了一种新型的去中心化行为者批判方法,用于在奖励稀疏的环境中进行合作的多代理强化学习 (MARL). 该方法通过使用任务奖励和代理成本的双重关键来增强机器人协调,优于现有的方法.
科学领域:
背景情况:
研究的目的:
主要方法:
主要成果:
结论: