Este artigo descreve um modelo de aprendizado por reforço capaz de aprender tarefas de controle complexas utilizando ações e estados contínuos. Este modelo, que é baseado no ator-crítico contínuo, utiliza redes de funções de base radial normalizadas para aprender o valor dos estados e das ações, sendo capaz de configurar a estrutura destas redes de forma automática durante o aprendizado. Além disso, um mecanismo de atenção visual seletiva é utilizado para perceber o ambiente e os estados. Para a validação do modelo proposto, foi utilizada uma tarefa relativamente complexa para os algoritmos de aprendizado por reforço: conduzir uma bola até o gol em um ambiente de futebol de robôs simulado. Os experimentos realizados demonstram que o modelo proposto é capaz realizar a tarefa em questão com bastante sucesso utilizando somente informações visuais.This paper describes a reinforcement learning model which is able to learn complex control tasks using continuous states and actions. This model, which is based on continuous actor-critic model, uses normalized radial basis function networks to learn the value function of states and actions, and is able to configure the network structure in an automatic way during the learning process. Besides, a visual selective attention mechanism is used to perceive the environment and the states. To validate the proposed model, a relatively complex task for reinforcement learning algorithms was used: to guide a ball to the goal in a robot soccer simulated environment. The described experiments shows that the proposed model is able to accomplish the task in a very successful way using visual information only
