Aprendizaje por Refuerzo e Iteración de Valor: Dos Enfoques para Obtener Políticas óptimas en el Problema de Persecución-Evasión en Robots Reales-Edición Única

Hdl Handle:
http://hdl.handle.net/11285/567400
Title:
Aprendizaje por Refuerzo e Iteración de Valor: Dos Enfoques para Obtener Políticas óptimas en el Problema de Persecución-Evasión en Robots Reales-Edición Única
Authors:
Michael García García
Issue Date:
2005-11-01
Appears in Collections:
Ciencias Exactas

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DC FieldValue Language
dc.contributor.authorMichael García Garcíaen
dc.date.accessioned2015-08-17T09:36:27Zen
dc.date.available2015-08-17T09:36:27Zen
dc.date.issued2005-11-01en
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11285/567400en
dc.language.isoesen
dc.rightsOpen Accessen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.titleAprendizaje por Refuerzo e Iteración de Valor: Dos Enfoques para Obtener Políticas óptimas en el Problema de Persecución-Evasión en Robots Reales-Edición Únicaen
dc.typeTesis de Maestríaes
dc.contributor.departmentITESM-Campus Cuernavacaen
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