Podrobno

Razvoj inteligentnega agenta za igro z uporabo emulatorja PyBoy
ID Herksel Japelj, Samo (Avtor), ID Klemenc, Bojan (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (1,28 MB)
MD5: 7077EF8EBE1D8B53EB62053A63BAEB50

Izvleček
Diplomsko delo obravnava razvoj inteligentnega agenta, ki se bo sposoben učiti in igrati izbrano igro z uporabo strojnega učenja. Problem se nanaša na ustvarjanje sistema, ki se lahko samostojno uči in izboljšuje svoje zmogljivosti pri igranju igre. Za rešitev tega problema je uporabljen pristop spodbujevalnega učenja in nevronskih mrež, kjer agent skozi poskuse in napake pridobiva izkušnje in izboljšuje svojo strategijo igranja. Najpomembnejši rezultat tega dela je uspešen razvoj agenta, ki lahko konkurenčno igra izbrano igro in se prilagaja novim situacijam. Stremimo k temu, da bo končen izdelek ne le funkcionalen, temveč tudi koristen drugim, ki želijo pristopiti k izdelavi svojega agenta.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:umetna inteligenca, strojno učenje, igre, q-učenje, PyBoy, spodbujevalno učenje
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:2024
PID:20.500.12556/RUL-161479 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:212242691 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:11.09.2024
Število ogledov:267
Število prenosov:32
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
HERKSEL JAPELJ, Samo, 2024, Razvoj inteligentnega agenta za igro z uporabo emulatorja PyBoy [na spletu]. Diplomsko delo. [Dostopano 26 april 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=161479
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Development of an Intelligent Game Agent Using the PyBoy Emulator
Izvleček:
The thesis focuses on developing an intelligent agent capable of learning and playing a specific game using machine learning techniques. The problem addressed involves creating a system that can autonomously learn and enhance its performance in gameplay. The solution approach utilizes reinforcement learning and neural networks, where the agent acquires experience and improves its gameplay strategy through trial and error. The most significant outcome of this work is the successful development of an agent that can competitively play the chosen game and adapt to new situations. The hope is that the final product will not only be functional but also useful to others who wish to approach the creation of their own agent.

Ključne besede:artificial intelligence, machine learning, games, Q-learning, PyBoy, reinforcement learning

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
  1. Mineralna sestava kamnin in prsti na področju Otočca
  2. Mineralna sestava kamnin in prsti s področje Ivančne Gorice
  3. Mineralna sestava kamnin in prsti s področja Podgorice
  4. Rentgenska praškovna difrakcija pralnih praškov
  5. Rentgenska praškovna difrakcija prehranskih dopolnil
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
  1. Sinteza koordinacijskih spojin železa s piridinkarboksamidi
  2. Interaction between mineral composition, water content and mechanical properties of saturated cohesive soils

Nazaj