| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Apmācības ar pastiprināšanu izmantošana spēļu aģentu vadībai |
| Nosaukums angļu valodā |
Applying of Reinforcement Learning Algorithm in Game Agent Control |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Dr. sc. ing. Jurijs Čižovs |
| Recenzents |
Mg. sc. ing. Egmonts Treiguts |
| Anotācija |
Bakalaura darbā tika apskatīta apmācības ar pastiprināšanu algoritmu virkne un tās pielietojums, spēles uzdevuma risināšanai. Apmācība ar pastiprināšanu nodrošina iespēju izveidot darbības politiku programmas aģentam, izmantojot stāvokļus un mērķus, izteiktus funkcionālā veidā. Šo algoritmu virkni ir piedāvāts izmantot, lai vadītu videospēles aģentu cilvēkā vietā.
Darba mērķis ir izpētīt, vai apmācību ar pastiprināšanu ir iespējams pielietot primitīvas videospēles uzdevuma risināšanā.
Mērķa sasniegšanai ir izpētītas dažu problēmu risināšanas pieejas ar apmācības ar pastiprināšanu palīdzību. Kā arī papildināta esoša spēles platforma Smuje2d, ievietojot tajā programmas aģentu, kas risina spēles uzdevumu, izmantojot vienu no apskatītajiem algoritmiem. Tika veikti vairāki eksperimenti, mainot aģentam apmācības un spēlēšanas laikā pieejamo informācijas daudzumu, kas apraksta stāvokli. Eksperimentu rezultāti liecina, ka izveidotais programmas aģents ir spējīgs risināt uzdoto primitīvo uzdevumu, izmantojot apmācības ar pastiprināšanu algoritmu virkni.
Darba apjoms - 86. lpp., 4 tabulas, 17 attēli un 9 pielikumi. |
| Atslēgas vārdi |
mašīnapmācība, programmu aģenti, apmācība ar pastiprināšanu |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
machine learning, program agent, reinforcement learning |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2013 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
14.06.2013 15:34:36 |
