Naar de inhoud

Reinforcement learning

Een leermethode waarbij een systeem op basis van acties en beloningen in een omgeving een handelingsstrategie ontwikkelt.

Ook bekend alsRLLeren door bekrachtiging
Machine learning

Hoe leert een systeem via beloningen?

Bij reinforcement learning (RL) voert een systeem acties uit in een omgeving en ontvangt het bijbehorende beloningen. Daaruit leert het een handelingsstrategie, ook policy genoemd. Het doel is de verwachte beloning over het beschouwde verloop zo hoog mogelijk te maken. De inrichting van de beloning is daarom bepalend: wat de berekening beloont, moet bij het werkelijke doel van de taak passen. Een getrainde strategie en het latere gebruik vragen om afzonderlijke planning.

In een fictieve simulatie moet een systeem volgordes voor servicebezoeken leren. Een beloning uitsluitend voor korte reisafstanden houdt op zichzelf geen rekening met afgesproken tijdvensters. Het team bepaalt daarom toegestane acties, bindende planningsvoorwaarden en passende beoordelingsscenario’s. Ook situaties waarin korte routes botsen met het op tijd afronden van alle toegewezen bezoeken worden onderzocht. Een hoge simulatiescore bewijst op zichzelf geen geschikt operationeel plan. Voor praktisch gebruik worden de werkelijke omstandigheden en de afhandeling van afwijkingen afzonderlijk beoordeeld.

Bronnen