Razvoj agenta korištenjem potpomognutog učenja u parcijalno primjetljivom okruženju (CROSBI ID 439617)
Ocjenski rad | sveučilišni preddiplomski završni rad
Podaci o odgovornosti
Torić, Laura
Jakobović, Domagoj
hrvatski
Razvoj agenta korištenjem potpomognutog učenja u parcijalno primjetljivom okruženju
Svrha ovog projekta bila je riješiti problem učenja u složenom djelomično promatranom okruženju pomoću potpomognutog učenja. Igra za više igrača pod nazivom DotA 2 izabrana je kao okolina jer je i izazovna i vizualno ugodna. Agent je komunicirao s igrom putem dobivenog poslužitelja i dodatka za igru (engl. Steam Add-on) (zvanog Breezy), koji je na kraju i sam bio izazov. Krajnji rezultati pokazali su se razocaravajuće lošima. Prvotna ideja je bila spajanje Duboke Q-Mreže (engl. Deep Q-Network) s genetskim algoritmom, ali kasnijim je istraživanjem je odabrana metoda Hijerarhijske Duboke Q-Mreže (engl. Hierarchical Deep Q-Network) kao strategija koja obećava. Nažalost, zbog nedostatka resursa (dostupno samo jedno računalo), nedosljedne mrežne veze i velikog trajanja epizoda, izvelo se samo 250 epizoda za hDQN, što nije bilo dovoljno za postizanje željene konvergencije performansi. Unatoč nedostatku prihvatljivih rezultata, ovaj je projekt pokazao stvarnu važnost modeliranja ispravnih stanja i nagrade, kao i razlike između različitih strategija Q-učenja.
Potpomognuto učenje ; Duboke Q-Mreže ; Hijerarhijske Duboke Q-Mreže ; DotA 2
nije evidentirano
engleski
An attempt of reinforcement learning in a partially observable environment
nije evidentirano
Reinforcement Learning ; Deep Q-Network (DQN) ; Hierarchical Deep QNetwork (h-DQN) ; DotA 2
nije evidentirano
Podaci o izdanju
30
01.07.2020.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
