CBA2016-0002 Sistemas Inteligentes

Modelo Híbrido de Aprendizado por Reforço e Lógica Fuzzy Aplicado ao Problema do Caixeiro Viajante com Reabastecimento

André Luiz Carvalho Ottoni¹; Erivelton Geraldo Nepomuceno¹; Marcos Santos de Oliveira¹; Leonardo Bonato Felix²

¹ Universidade Federal de São João del-Rei (UFSJ); ² Universidade Federal de Viçosa (UFV)

Resumo

Este trabalho tem como objetivo principal desenvolver um modelo híbrido de Aprendizado por Reforço e Lógica Fuzzy para aplicação no Problema do Caixeiro Viajante com Reabastecimento. Dessa forma, foram implementados quatro métodos de AR, sendo que dois desses com uma função de recompensa fuzzy. Os métodos com recompensa fuzzy, Q-Fuzzy e S-Fuzzy, apresentaram os melhores resultados.

Palavras-chave: Aprendizado por Reforço; Lógica Fuzzy; Problema do Caixeiro Viajante

Como citar

André Luiz Carvalho Ottoni; Erivelton Geraldo Nepomuceno; Marcos Santos de Oliveira; Leonardo Bonato Felix. “Modelo Híbrido de Aprendizado por Reforço e Lógica Fuzzy Aplicado ao Problema do Caixeiro Viajante com Reabastecimento”. XXI Congresso Brasileiro de Automática. CBA2016. 2016. Código: CBA2016-0002