Apprentissage par renforcement et planification adaptative - Revue d'Intelligence Artificielle
Résumé
Dans un univers inconnu ou changeant, il est nécessaire d'interagir régulièrement avec l'environnement, dans le temps et dans l'espace, afin de recalculer ses décisions et de s'adapter aux caractéristiques découvertes au fur et à mesure, par interaction. Ce numéro présente des contributions qui traitent de ces problèmes : dans le domaine de l'apprentissage par renforcement, qui a pour objectif de prendre continuellement des décisions adaptées à un univers inconnu a priori, ou évoluant dans le temps, et dans celui de la planification adaptative, qui s'intéresse à l'adaptation de décisions précédemment calculées lorsque des aspects du problème changent, par exemple les buts à atteindre.