<div dir="ltr">Special Issue on <i>Reinforcement Learning: Algorithms and Applications</i><br>within MDPI Journal Algorithms (Open Access, CiteScore 2.2)<br><br>Deadline: 31 January 2021.<br><a href="https://www.mdpi.com/journal/algorithms/special_issues/Reinforcement_Learning">https://www.mdpi.com/journal/algorithms/special_issues/Reinforcement_Learning</a><br><br><br>Dear Colleagues,<br><br>Reinforcement learning is a research area with tremendous progress in addressing the various fundamental challenges that arise in applications. The aim of this special issue is to (1) identify and characterise these arising fundamental challenges, (2) delineate progress towards solving them, and (3) highlight insights gained in successful real-world applications, such as observed synergies between techniques.<br><br>We invite high quality original contributions to this Special Issue on "Reinforcement Learning: Algorithms and Applications". Submissions that integrate progress against a fundamental challenge with empirical evidence in a specific application are particularly encouraged.<br><br>The following is a (non-exhaustive) list of topics of interests within reinforcement learning:<br>- *<b>Fundamental challenges</b>* such as autonomy and interdependence, partial observability, the need for exploration, and scaling to large state/action/belief/parameter spaces.<br>- *<b>Reinforcement learning techniques</b>*, such as learning targets and backup operators, auxiliary tasks, hierarchical models, particular or multiple objectives (e.g. considering risk, robustness, safety, or explainability), multi-agent learning / population-based training.<br>- *<b>Functioning learning systems</b>* and synergies of techniques to compose them, e.g. for control (robotics, smart industry), resource allocation (energy, finance, advertisements, transportation), information systems (recommender systems, communication).<br>- *<b>Insights</b>* on convergence, optimality, regret, topologies of representation/encoding of states, beliefs, policies etc.<br><br>Dr. Michael Kaisers<br>Guest Editor<br><br clear="all"><br>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><font style="font-size:small" face="arial, helvetica, sans-serif"><b style="text-align:justify;color:rgb(0,0,0);background-color:rgb(252,252,252)">Michael Kaisers, PhD</b><br style="text-align:justify;color:rgb(0,0,0);background-color:rgb(252,252,252)"></font><span style="font-family:arial;font-size:small">Scientific Staff Member, </span><font style="font-size:small" face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="text-align:justify;color:rgb(0,0,0);background-color:rgb(252,252,252)">Intelligent and Autonomous Systems</span></font><div style="font-family:arial;font-size:small"><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="text-align:justify;color:rgb(0,0,0);background-color:rgb(252,252,252)">Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)</span></font></div><div>Sciencepark 123, 1098 XG <font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="text-align:justify;color:rgb(0,0,0);background-color:rgb(252,252,252)">Amsterdam</span><br style="text-align:justify;color:rgb(0,0,0);background-color:rgb(252,252,252)"><span style="color:rgb(0,0,0);text-align:justify;background-color:rgb(252,252,252)"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br style="text-align:justify;color:rgb(0,0,0);background-color:rgb(252,252,252)"></font><a href="http://www.michaelkaisers.com/" style="color:rgb(17,85,204)" target="_blank">www.michaelkaisers.com</a></span></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="color:rgb(0,0,0);text-align:justify;background-color:rgb(252,252,252)"></span></font><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>