Batch reinforcement learning of feasible trajectories in a ship maneuvering simulator (2018)
- Authors:
- USP affiliated authors: TANNURI, EDUARDO AOUN - EP ; COZMAN, FABIO GAGLIARDI - EP ; COSTA, ANNA HELENA REALI - EP ; ANDRADE, JOSÉ AMENDOLA NETTO - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.5753/eniac.2018.4422
- Subjects: NAVIOS; MANOBRABILIDADE; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2018
- Source:
- Conference titles: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
ANDRADE, José Amendola Netto et al. Batch reinforcement learning of feasible trajectories in a ship maneuvering simulator. 2018, Anais.. Porto Alegre: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2018.4422. Acesso em: 02 abr. 2026. -
APA
Andrade, J. A. N., Tannuri, E. A., Cozman, F. G., & Reali Costa, A. H. (2018). Batch reinforcement learning of feasible trajectories in a ship maneuvering simulator. In Anais. Porto Alegre: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo. doi:10.5753/eniac.2018.4422 -
NLM
Andrade JAN, Tannuri EA, Cozman FG, Reali Costa AH. Batch reinforcement learning of feasible trajectories in a ship maneuvering simulator [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2018.4422 -
Vancouver
Andrade JAN, Tannuri EA, Cozman FG, Reali Costa AH. Batch reinforcement learning of feasible trajectories in a ship maneuvering simulator [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2018.4422 - Reinforcement learning applied to vessel navigation in fast-time simulations.
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