<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=109541"><dc:title>Uporaba genetskih algoritmov za učenje inteligentnih agentov v računalniških igrah</dc:title><dc:creator>Bevc,	Jure	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Lebar Bajec,	Iztok	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Demšar,	Jure	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>genetski algoritmi</dc:subject><dc:subject>spodbujevano učenje</dc:subject><dc:subject>računalniške igre</dc:subject><dc:description>Uporaba strojnega učenja v računalniških igrah postaja vse bolj pogosta za razvoj vedenja inteligentih agentov. Najpogostejši pristop k problemu je uporaba spodbujevanega učenja, ki se je že večkrat izkazalo za učinkovito pri iskanju robustnih rešitev. V diplomski nalogi smo, kot alternativno rešitev, uporabili genetske algoritme, ki so kljub njihovi enostavnosti le redko uporabljeni za razvoj vedenja inteligentnih agentov. Učinkovitost implementacije smo primerjali s splošno razširjeno rešitvijo ML-Agents, ki je osnovana na spodbujevanem učenju. Primerjava med pristopoma je bila izvedena na dveh popularnih igrah, pod primerljivimi pogoji. Naši rezultati nakazujejo, da je uporaba genetskih algoritmov smiselna za enostavnejše scenarije, medtem ko se v bolj kompleksnih primerih, ko je za reševanje danega problema zahtevano kompleksnejše vedenje, naša rešitev ni obnesla najbolje.</dc:description><dc:date>2019</dc:date><dc:date>2019-09-05 12:45:03</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>109541</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
