Використання асинхронних методів для підвищення ефективності Reinforcement Learning - Рубанов, Є. О. (My University, 2025)
Метою роботи є дослідження ефективності, масштабованості та стабільності асинхронних actor-critic алгоритмів на прикладі A3C у порівнянні з іншими класичними алгоритмами навчання з підкріпленням. У результаті дослідження доведено, що алгоритм A3C забезпечує вищу ефективність та стабільність у порівнянні з одно- та багатокроковими методами на основі Q-learning і SARSA; новизна полягає у повноцінному порівнянні асинхронних підходів при змінній кількості потоків і різних умовах середовища. Результати роботи можуть бути використані при розробці адаптивних агентів у сфері автономного керування, симуляцій, ігрового AI та робототехніки. Запропоновані методики масштабованого асинхронного навчання можуть слугувати основою для створення ефективних рішень у ресурсно обмежених обчислювальних умовах.
Keywords: актор-критик; асинхронність; глибинне навчання; навчання з підкріпленням