7 resultados para Públic policy

em Universitat de Girona, Spain


Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Aquest projecte tracta del disseny de diferents itineraris ambientals per a ús públic a Fornells de la selva, amb l'objectiu de recuperar i revaloritzar l'espai del meandre de l'Onyar per a ús públic i per a desenvolupar activitats d' educcació ambiental

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Aquest projecte es centra en la realització d’un estudi de la mobilitat en diferents xarxes de transport públic. En particular, aquest estudi pretén ser una anàlisi comparativa de conceptes relacionats amb la topologia i navegabilitat de xarxes de metro de diferents països des d’un punt de vista innovador, tot realitzant una aproximació interdisciplinària a l’anàlisi de les xarxes. Es tracta d’un estudi centrat sobretot en conceptes i mètodes desenvolupats últimament en el camps de les Xarxes Complexes i de la Teoria de la Informació. Això ens ha permès focalitzar les nostres conclusions en les mesures de navegabilitat de les diferents xarxes així com en els paràmetres topològics que ens les defineixen, sense basar-nos en dades geogràfiques ni operatives. Els sistemes de metro estudiats en el present treball són els de Barcelona, Moscou, París i Nova York. Són sistemes que s’han desenvolupat en ambients històrics i culturals molt diversos fet que pot donar lloc a veure si aquesta circumstància és causant de diferències estructurals i de funcionament entre ells o bési pel contrari segueixen uns patrons de comportament semblants

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Presentació del contingut del número destacant l'entrevista amb la rectora

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

La revista Engega entrevista la Dra. Anna M. Geli, rectora de la Universitat de Girona

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

This paper proposes a field application of a high-level reinforcement learning (RL) control system for solving the action selection problem of an autonomous robot in cable tracking task. The learning system is characterized by using a direct policy search method for learning the internal state/action mapping. Policy only algorithms may suffer from long convergence times when dealing with real robotics. In order to speed up the process, the learning phase has been carried out in a simulated environment and, in a second step, the policy has been transferred and tested successfully on a real robot. Future steps plan to continue the learning process on-line while on the real robot while performing the mentioned task. We demonstrate its feasibility with real experiments on the underwater robot ICTINEU AUV

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Autonomous underwater vehicles (AUV) represent a challenging control problem with complex, noisy, dynamics. Nowadays, not only the continuous scientific advances in underwater robotics but the increasing number of subsea missions and its complexity ask for an automatization of submarine processes. This paper proposes a high-level control system for solving the action selection problem of an autonomous robot. The system is characterized by the use of reinforcement learning direct policy search methods (RLDPS) for learning the internal state/action mapping of some behaviors. We demonstrate its feasibility with simulated experiments using the model of our underwater robot URIS in a target following task

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

This paper proposes a high-level reinforcement learning (RL) control system for solving the action selection problem of an autonomous robot. Although the dominant approach, when using RL, has been to apply value function based algorithms, the system here detailed is characterized by the use of direct policy search methods. Rather than approximating a value function, these methodologies approximate a policy using an independent function approximator with its own parameters, trying to maximize the future expected reward. The policy based algorithm presented in this paper is used for learning the internal state/action mapping of a behavior. In this preliminary work, we demonstrate its feasibility with simulated experiments using the underwater robot GARBI in a target reaching task