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  • Dissertação (Mestrado)

    Reinforcement learning applied to vessel navigation in fast-time simulations. (2020)

    Andrade, José Amendola Netto; Tannuri, Eduardo Aoun (Orientador) ; Cozman, Fabio Gagliardi (coorient)

    Unidade: EP

    Subjects: SIMULAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PORTOS, NAVIOS

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ANDRADE, José Amendola Netto. Reinforcement learning applied to vessel navigation in fast-time simulations. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-04052021-085708/. Acesso em: 02 abr. 2026.

    • APA

      Andrade, J. A. N. (2020). Reinforcement learning applied to vessel navigation in fast-time simulations. (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-04052021-085708/

    • NLM

      Andrade JAN. Reinforcement learning applied to vessel navigation in fast-time simulations. [Internet]. 2020 ;[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-04052021-085708/

    • Vancouver

      Andrade JAN. Reinforcement learning applied to vessel navigation in fast-time simulations. [Internet]. 2020 ;[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-04052021-085708/

  • Trabalho de evento

    Batch reinforcement learning of feasible trajectories in a ship maneuvering simulator (2018)

    Andrade, José Amendola Netto; Tannuri, Eduardo Aoun ; Cozman, Fabio Gagliardi ; Reali Costa, Anna Helena

    Source: Anais. Conference titles: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC. Unidade: EP

    Subjects: NAVIOS, MANOBRABILIDADE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • 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
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