Minimizacija ukupne prijeđene udaljenosti od početne do odredišne lokacije pomoću potpornog učenja : diplomski rad - Petak, Martina (M. Petak, 2018)
Sažetak na hrvatskom: Minimizacija cijene puta pogodna je situacija za primjenu metoda potpornog učenja. Iz tog razloga, ovaj projekt predstavlja jedno moguće rješnje na takav problem u dinamičkim uvjetima. Za simuliranje epizoda korišten je SUMO alat, a za upravljanje i implementaciju sustava korišten je Python jezik. Odabrani algoritam učenja je Watkinsov Q(λ) kao algoritam vremenske razlike učenja s tragovima pouzdanosti, a kao strategija istraživanja implementirana su dva pristupa. Epsilon-pohlepni pristup s vjerojatnošću ε poduzima nasumične akcije, dok Boltzmanov pristup modelira vjerojatnost Boltzmanovom distribucijom kako bi balansirao između istraživanja i iskorištavanja znanja. Evaluacija algoritma otkiva da se agenta može naučiti snalaženju u prometu, što se očituje u povećanju kumulativne nagrade i smanjenju pogrešaka RMSE i MAE.