20.500.12556/RUL-173314 Spodbujevano učenje avtonomnih agentov v videoigri Reinforcement learning for autonomous agents in a video game V diplomski nalogi preučujemo uporabo spodbujevanega učenja za učenje agentov v 2D igri, ki znano igro Flappy Bird razširi s predmeti, inventarjem, izstrelki in sovražniki. Za učenje izberemo algoritem proximal policy optimization (PPO), predstavimo njegove teoretične osnove in utemeljimo njegovo izbiro za dinamična okolja, ki se hitro spreminjajo. Praktični del zajema pripravo učnega okolja, opazovanj in akcij, sistem nagrajevanja, nevronsko mrežo ter nastavitve hiperparametrov. Učenje poteka postopoma po fazah, z naraščajočo zahtevnostjo za agenta. Rezultati potrjujejo uspešnost pristopa s stabilnim učenjem in smiselnim vedenjem ter izpostavljajo izzive pri uporabi spodbujevanega učenja v hitrih, dinamičnih igrah. This thesis investigates reinforcement learning for training autonomous agents in a custom 2D side-scrolling game that extends Flappy Bird with items, an inventory system, bullets, and enemy agents. We employ proximal policy optimization (PPO), reviewing its theoretical foundations and justifying its selection for dynamic, fast-paced gameplay environments. The practical part documents environment modelling, observation and action design, reward shaping, network architecture, and hyperparameter choices, together with a curriculum that incrementally introduces more demanding tasks for the player agent. Experiments demonstrate overall stable learning and meaningful in-game behaviour while highlighting the challenges of continual, multi-objective training in fast real-time games. spodbujevano učenje proximal policy optimization (PPO) avtonomni agenti umetna inteligenca v videoigrah reinforcement learning proximal policy optimization (PPO) autonomous agents video game AI true false false Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2025-09-15 18:05:01 2025-09-15 18:05:10 2025-10-16 07:46:29 0000-00-00 00:00:00 2025 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 37953 253380611 Ciglar_Miha_-_Spodbujevano_ucenje_avtonomnih_agentov_v_videoigri.pdf Ciglar_Miha_-_Spodbujevano_ucenje_avtonomnih_agentov_v_videoigri.pdf 1 6BA6E9AB4347DEB58F36281872DDF90B 6663013a9ec4f394a69fbaa7521750ea3433d985a9868b84523113264bb2db2e 95dd1672-924d-11f0-9328-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=217634 Fakulteta za računalništvo in informatiko 0 0 0