Aprendizaje Automático por Refuerzo

Inteligencia Artificial 2018/19

Desarrollado por Alejandro Rodríguez Romero y Carlos Campos Cuesta.

Este proyecto esta desarollado en Python 3.

El proyecto es accesible desde http://qlearning.pomosoft.com/. Si se desea probar en local se recomienda seguir los siguientes pasos:

Estructura del proyecto

Dado que el proyecto esta basado en una aplicación web en Django esta organizado con la siguiente estructura:

q-learning
├── aux
│   └── numpy_encoder.py
├── docker-compose.yml
├── docker-entrypoint.sh
├── Dockerfile
├── manage.py
├── qlearning
│   ├── enviroment.py
│   └── qlearning.py
├── qlearning_app
│   ├── admin.py
│   ├── apps.py
│   ├── forms.py
│   ├── migrations
│   ├── models.py
│   ├── templatetags
│   │   └── util_tags.py
│   ├── tests.py
│   ├── urls.py
│   └── views.py
├── qlearning_project
│   ├── settings.py
│   ├── urls.py
│   └── wsgi.py
├── README.md
├── requirements.txt
├── static
│   ├── css
│   ├── images
│   └── js
└── templates
    └── app

A continuación detallamos los directorios más importantes:

• qlearning: En este directorio se encuentra todo lo referente al algoritmo de Q-Learning. Se compone de los ficheros enviroment.py y qlearning.py.

  • enviroment.py: En este fichero se detallan la clase Enviroment que esta compuesta por todos los métodos necesarios para la creación del entorno.

    • reset
    • step
    • random_action
    • render

  • qlearning.py:En este fichero se detallan la clase Qlearning que esta compuesta por todos los métodos necesarios para la creación del problema.

    • _render
    • call

• qlearning_app: En este directorio se encuentrann los ficheros necesarios para el correcto funcionamiento de la aplicación. En ella se definen los modelos de los que hace uso la aplicación así como formularios y vistas.

• qlearning_project: En este directorio se encuentran los ficheros necesarios para la configuración de la aplicación.

Instalación

Para un buen funcionamiento del proyecto se recomienda el uso de un espacio virtual (virtualenv), una vez configurado el entorno es necesario que se instalen los requisitos para abrimos una terminal en la raíz del proyecto y pondremos:

$ pip install -r requirements.txt

Tras configurar el entorno pasaremos a configurar el proyecto para poderlo ejecutar.

Puesta en marcha

Desde el directorio raíz del proyecto tendremos que ejecutar las siguientes instrucciones:

$ python manage.py migrate

$ python manage.py runserver

Este última instrucción nos levantará el servidor de Django para poder ver la aplicación. Accedemos a localhost:8000 desde el navegador y podremos hacer uso de la aplicación. Para ello le recomendamos seguir la guía de la propia página.

Recomendaciones

• Uso del navegador Google Chrome
• Habilitar el uso de JavaScript del navegador
• Se recomienda el uso en la aplicación desplegada: http://qlearning.pomosoft.com/

Contacto

Si necesita alguna aclaración para el uso de la aplicación puede contactar con nosotros a traves de nuestros correos personales:

• Alejandro Rodríguez Romero - alerodri1994@gmail.com
• Carlos Campos Cuesta - carcamcue@gmail.com