Graduate papers
  
Description of the graduate paper
Form of studies Bachelor
Title of the study programm Intelligent robotic systems
Title in original language Vairāku aģentu pārklājuma ceļa meklēšana ar stimulēto mācīšanās metodi
Title in English Multi Agent Coverage Path Planning Using Reinforcement Learning
Department 12300 Institute of Applied Computer Systems
Scientific advisor Agris Ņikitenko
Reviewer Matīss Eriņš
Abstract Mūsdienās mājas tīrīšanas roboti paliek arvien izplatītāki. Pašlaik tirgū esošie risinājumi nepiedāvā vairāku aģentu funkcionalitāti, tomēr tādas sistēmas ir vieglāk mērogojamas, izturīgākas kā arī ļauj ātrāk pārklāt lielākas telpas. Viena no pieejām kā īstenot vairāku aģentu pārklājuma ceļa plānošanas algoritmu ir stimulētās mācīšanas metode. Vairāku aģentu pārklājuma ceļa meklēšanai ar stimulētās mācīšanās metodi ir apskatīta šajā bakalaura darbā
Keywords Pārklājuma ceļa plānošana, stimulētā mācīšanās, vairāku aģentu sistēmas, procedurāla ģenerācija, proksimālās politikas optimizācija.
Keywords in English Coverage path planning, reinforcement learning, multi – agent systems, procedural generation, proximal policy optimization.
Language lv
Year 2023
Date and time of uploading 30.05.2023 17:46:22