Uporaba okrepitvenega učenja pri učenju igralnih agentov v borilnih igrah : magistrsko delo

Milošič, Tomi

| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva

Naslov:	Uporaba okrepitvenega učenja pri učenju igralnih agentov v borilnih igrah : magistrsko delo
Avtorji:	ID Milošič, Tomi (Avtor) ID Fister, Iztok (Mentor) Več o mentorju... ID Novak, Damijan (Komentor)
Datoteke:	MAG_Milosic_Tomi_2023.pdf (1,85 MB) MD5: BF33C61D34B1FA9C02C0F2FB28706BD1
Jezik:	Slovenski jezik
Vrsta gradiva:	Magistrsko delo/naloga
Tipologija:	2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:	FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:	V tej magistrski nalogi smo se osredotočili na razvoj igralnega agenta z uporabo okrepitvenega učenja in posebej obravnavali vprašanje, ali so ti agenti dosegli ali presegli raven profesionalnih človeških igralcev. Delo je razdeljeno na teoretični in praktični del. Teoretični del zajema osnovne koncepte okrepitvenega učenja in opisuje uporabljena orodja. V praktičnem delu smo izvedli tri eksperimente z različnimi velikostmi korakov in časi usposabljanja modela ter nato primerjali njihovo uspešnost. Naša analiza kaže, da se v našem konkretnem primeru s povečevanjem časa učenja pri uporabi tehnik okrepitvenega učenja postopoma približujemo optimalnim rezultatom. Naša raziskava potrjuje učinkovitost okrepitvenega učenja pri oblikovanju igralnih agentov, katerih primerjava je relevantna zgolj ob zadostnem obsegu usposabljanja.
Ključne besede:	Okrepitveno učenje, igralni lik, borilne igre, Gym Retro, PPO
Kraj izida:	Maribor
Kraj izvedbe:	Maribor
Založnik:	[T. Milošič]
Leto izida:	2023
Št. strani:	1 spletni vir (1 datoteka PDF (XIII ,61 f.))
PID:	20.500.12556/DKUM-85528
UDK:	004.85:004.96(043.2)
COBISS.SI-ID:	174509571
Datum objave v DKUM:	12.10.2023
Število ogledov:	357
Število prenosov:	110
Metapodatki:
Področja:	KTFMB - FERI
:	MILOŠIČ, Tomi, 2023, Uporaba okrepitvenega učenja pri učenju igralnih agentov v borilnih igrah : magistrsko delo [na spletu]. Magistrsko delo. Maribor : T. Milošič. [Dostopano 9 april 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=85528 Kopiraj citat

Skupna ocena:	0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 (0 glasov)
Vaša ocena:	Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:

Podobna dela iz repozitorija:

Podobna dela iz ostalih repozitorijev:

Ni podobnih del

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:	CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna

Povezava:	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:	Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:	01.09.2023

Sekundarni jezik

Jezik:	Angleški jezik
Naslov:	Use of reinforcement learning for training game agents in fighting games
Opis:	In this master's thesis, we focused on developing a game agent using reinforcement learning, specifically addressing whether these agents have reached or surpassed the level of professional human players. The work is divided into theoretical and practical sections. The theoretical part covers fundamental reinforcement learning concepts and describes the tools used. In the practical section, we conducted three experiments with varying step sizes and training times for the model, subsequently comparing their performance. Our findings indicate that reinforcement learning techniques yield optimal results only when the agent is trained sufficiently long. In conclusion, our study supports the effectiveness of reinforcement learning in advancing game agents that can only be compared effectively after undergoing extensive training.
Ključne besede:	Reinforcement learning, game character, fighting games, Gym Retro, PPO

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)

0 - 0 / 0

Ni komentarjev!

Nazaj