Večagentno spodbujevalno učenje za krmiljenje simuliranega sistema za stisnjen zrakKovač, Luka (Avtor) Vrabič, Rok (Mentor) umetna inteligencaspodbujevalno učenjevečagentno učenjesimulacijakrmilni sistemisistemi za stisnjen zrakAlgoritmi umetne inteligence so v zadnjih letih močno napredovali s sposobnostjo reševanja kompleksnih problemov. Prve aplikacije te tehnologije so začele nastajati v svetu računalništva in teorije iger. Z razvojem tehnologije pa se je uporaba hitro razširila tudi na druga področja - med drugim na področje robotike in krmilnih sistemov. Vprašanje je, ali se lahko z novim pristopom umetne inteligence približamo uporabnosti konvencionalnih metod krmiljenja obsežnih sistemov za stisnjen zrak. V zaključni nalogi je predstavljena izdelava simulacijskega modela, testiranje simulacijskega modela s primerjavo z realnim sistemom, integracija spodbujevalnega učenja s simulacijskim modelom in obravnavo parametrov spodbujevalnega učenja v sistemu. Z učenjem pridobljena strategija je bila primerjana s konvencionalno metodo krmiljenja in ugotovljeno je bilo, da je učena strategija celo bolj uspešna.[L. Kovač]20212021-09-10 08:31:38Zaključna naloga130047sl