Description
Ce livre dcrit l’effet de diffrents facteurs tels que le taux d’apprentissage, le facteur d’actualisation et l’epsilon sur la capacit d’apprentissage du drone naviguer de la source la destination. La valeur la plus leve du taux d’apprentissage favorise l’apprentissage rapide du drone mais il y a un risque d’oscillation plutt que de convergence et pour la valeur la plus faible du taux d’apprentissage, le drone apprend lentement mais converge rgulirement. Ce livre se concentre principalement sur la mise en oeuvre des algorithmes RL pour les zones plus petites. Pour les zones complexes plus grandes, ces algorithmes sont moins efficaces. L’apprentissage par renforcement profond peut donc tre utilis l’avenir pour rendre les drones plus efficaces pour une mise en oeuvre dans le monde rel.
