Learning to coordinate for target selection
Hedef seçimi için koordinasyon ögrenme
- Tez No: 143406
- Danışmanlar: PROF. DR. FARUK POLAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Çoklu etmen sistemleri, takviye öğrenme, hedef seçimi, Multi-agent systems, reinforcement learning, target selection
- Yıl: 2003
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 50
Özet
Takviye öğrenme, çoklu etmen sistemlerinde koordinasyon öğrenmek için sağlam bir yöntemdir. Bu tezde, bir veya birden fazla etmenin düşman unsurlarca korunan bir bölgeye saldırdığı bir hedef paylaşımı problemine çeşitli takviye öğrenme metodları uygulanmıştır. Etmenler hayatta kalmak ve düşman un surları yok etmek için koordinasyon sağlamak zorundadırlar. Takviye öğrenme metodları, etmenlerin birbirlerinden haberdar olup olmadıklarına ve aralarında haberleşme olup olmadığına göre üç farklı şekilde gerçekleştirilmiştir. Daha sonra, öğrenme algoritmalarının performansları birbirleri ile ve insan tarafından üretilen bazı çözümlerle karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Reinforment Learning is a robust learning method that can be used to learn coordination in multiagent systems. In this thesis we apply different kinds of reinforcement learning algorithms to a target selection problem, in which a num ber of agents are attacking a territory defended by a number of enemy units. Agents have to coordinate to survive and eliminate the enemy units. Rein forcement learning algorithms are implemented in three different ways that are distinguished by whether agents are aware of each other and whether they have communication in between. We then compare the performance of learning algo rithms with each other and with some human generated policies.
Benzer Tezler
- Sayısal haritaların coğrafi bilgi sistemlerinde kullanılması ve kordinat transformasyonu
The usage of digital maps in geographical information systems and coordinate transformation
HÜSEYİN KURŞUN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUNUS KALKAN
- Secure and coordinated beamforming in 5G and beyond systems using deep neural networks
5G ve ötesi sistemlerde derin sinir ağları kullanarak güvenli ve koordineli hüzmeleme
UTKU ÖZMAT
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET AKİF YAZICI
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH DEMİRKOL
- Cisim tanıma problemine yapay sinir ağlarının uygulanması
Application of artificial neural networks to object recognition
ATİLLA ÜSTÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. TALHA DİNİBÜTÜN
- Crowd localization and counting via deep flow maps
Derin öğrenme ile çıkarılan hareket haritaları kullanılarak nesne kalabalıklarının tespiti ve sayımı
PEDRAM YOUSEFI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL
- Bütünleşik nehir havzası yönetiminde paydaş katılımı: Modeller ve süreç
Stakeholder participation in integrated watershed management: Models and process
ÇİĞDEM KANBER
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. AYŞE GÜL TANIK