Modelo mínimo para integração de caminho usando aprendizagem por reforço na caminhada aleatória
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| dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
pt_BR |
| dc.contributor.advisor |
Schappo, Maurício Girardi |
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| dc.contributor.author |
Haas, Matheus |
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| dc.date.accessioned |
2025-09-09T11:48:15Z |
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| dc.date.available |
2025-09-09T11:48:15Z |
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| dc.date.issued |
2025-09-08 |
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| dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/268285 |
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| dc.description.abstract |
O vídeo apresenta um projeto de iniciação científica que propõe um modelo matemático mínimo para a integração de caminho através de aprendizagem por reforço. O trabalho é uma continuação de um estudo anterior sobre caminhada aleatória e busca simular o comportamento de camundongos que, segundo pesquisa citada, usam um mapa cognitivo para navegar. O modelo se baseia em uma caminhada aleatória supervisionada em uma grade (lattice). Inicialmente, o caminhante se move aleatoriamente, mas ao atingir um alvo, a probabilidade dos seus 'w' últimos passos é reforçada. Essa atualização cria uma espécie de "memória", fazendo com que o caminhante se torne mais eficiente em encontrar o alvo ao longo de múltiplas tentativas. Os resultados mostram que o modelo, com parâmetros ajustáveis, consegue replicar o comportamento experimental observado, passando de uma trajetória aleatória para uma trajetória mais direta. |
pt_BR |
| dc.language.iso |
por |
pt_BR |
| dc.publisher |
Florianópolis, SC |
pt_BR |
| dc.subject |
Integração de caminho |
pt_BR |
| dc.subject |
Caminhada aleatória |
pt_BR |
| dc.subject |
Aprendizagem por reforço |
pt_BR |
| dc.title |
Modelo mínimo para integração de caminho usando aprendizagem por reforço na caminhada aleatória |
pt_BR |
| dc.type |
video |
pt_BR |
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