(untitled) (Revista Brasileira de Computação Aplicada, 2016)
Nos algoritmos de aprendizado por reforço, a taxa de aprendizado (alpha) e o fator de desconto (gamma) podem ser definidos entre qualquer valor no intervalo entre 0 e 1. Assim, adotando os conceitos de regressão logística, é proposta uma metodologia estatística para a análise da influência da variação de α e γ nos algoritmos Q-learning e SARSA. Como estudo de caso, o aprendizado por reforço foi aplicado em experimentos de navegação autônoma. A análise de resultados mostrou que simples variações em α e γ podem interferir diretamente no desempenho do aprendizado por reforço.