izpis_h1_title_alt

Drevesno preiskovanje Monte Carlo v porazdeljenem okolju
ID Grabnar, Jure (Avtor), ID Šter, Branko (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu, ID Lotrič, Uroš (Komentor)

URLURL - Predstavitvena datoteka, za dostop obiščite http://eprints.fri.uni-lj.si/3094/ Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
Algoritem drevesnega preiskovanja Monte Carlo (MCTS) je računsko precej zahteven, poleg tega pa čas računanja vpliva na kakovost rezultatov. Namen dela je zato paralelizacija metode MCTS. S paralelizacijo se poveča število iger in drugih parametrov - rezultati so boljši in bolj zanesljivi. Paralelni algoritem smo napisali s pomočjo knjižnice MPI, ki omogoča izvajanje na več računalnikih. Čas izvajanja algoritma smo merili na različnih velikostih problema. Rezultati paralelizacije so bili zadovoljivi, saj je bila pohitritev večinoma linearna. Algoritem smo izvajali na omrežju grid, za katerega skrbi Slovenska iniciativa za nacionalni grid. V okviru dela so nastala tudi navodila za uporabo omrežja grid.

Jezik:Neznan jezik
Ključne besede:drevesno preiskovanje Monte Carlo, porazdeljeni sistemi, SLING, umetna inteligenca, MPI
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:2015
PID:20.500.12556/RUL-72364 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:1536568771 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:15.09.2015
Število ogledov:1331
Število prenosov:233
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Neznan jezik
Naslov:Monte Carlo tree search in a distributed environment
Izvleček:
Monte Carlo Tree Search algorithm (MCTS) is a computationally expensive algorithm. The time needed for computation correlates with the quality of the results. The purpose of this work is to parallelize MCTS method. With parallelization we gain an ability to increase the number of simulated games per turn and other parameters and still be able to receive results in sufficient time. Quality of results has been improved significantly. Parallel algorithm was written in MPI library which enables the program to run on multiple computers. Algorithm was evaluated on different problem sizes. With big enough problem, the speedup was approximately linear. Algorithm was run on a grid network which is administered by Slovenian Initiative for National Grid (SLING). As a part of this work, instructions for usage of grid network were created.

Ključne besede:Monte Carlo Tree Search, distributed systems, SLING, artificial intelligence, MPI

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj