Destekli öğrenmenin bazı çoklu-etmen strateji oyunlarına uygulanması
Application of reinforcement learning on some multi-agent strategy games
- Tez No: 276105
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET EMİN DALKILIÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, makine öğrenmesi yöntemlerinden destekli öğrenmedeki Q-learning algoritması, çoklu-etmen satranç oyun sonuna ve üç taş oyununa uygulanmıştır. Uygulamada, Q-learning algoritması ile tasarlanmış etmenin çok sayıda rasgele deneme sonucu ilgili oyunu daha iyi oynadığı, yani öğrendiği gösterilmiştir.Bu amaç doğrultusunda her iki oyunda da makine tarafından temsil edilen karşı taraf mükemmel oynarken, tez kapsamında geliştirilen etmen, kurallara göre önceden belirlenmiş ödül ve ceza dönütleri ile işleyen Q-learning algoritması ile oynamaktadır. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda Q-learning algoritmasını kullanan etmenin öğrenme için verilen sürenin uzunluğuyla orantılı olarak ideal çözüme ulaştığı gözlemlenmiştir.Ayrıca, Q-learning algoritmasında ?geriye doğru güncelleme? yaklaşımı kullanarak yaptığımız değişiklik sonucunda hızda %17 ? 58 arasında bir iyileşme olduğu gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a reinforcement learning algorithm, Q-learning, which is a machine learning method, has been applied to chess endgame and Tic-Tac-Toe multi-agent strategy games. Through this study we have observed that the more the agent played random trial games, better it played; in other words better it learned.There are two agents in each game. One agent that represented by machine in these games plays perfect and the other agent which was developed in this thesis plays by learning through the Q-learning algorithm which have feedbacks like reward and punishment. Through the results of implementation we have observed that the agent reached the optimum solution given that enough learning time provided for the Q-learning algorithm.In addition, we have modified the Q-learning algorithm using a ?backward update? approach which resulted in 17 to 58 percent speed improvement.
Benzer Tezler
- Bilgisayar ve internet destekli uzaktan eğitim programlarının tasarım, geliştirme ve değerlendirme aşamaları (SUZEP örneği)
Design, development and evaluating stages of computer and internet supported distance education program (on the model of SUZEP)
BİROL GÜLNAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Radyo-TelevizyonSelçuk ÜniversitesiRadyo Televizyon Ana Bilim Dalı
PROF.DR. AHMET HALUK YÜKSEL
- Gaziantep'te PM2.5 konsantrasyonunun zamansal ve mekânsaltahminine yönelik transfer öğrenme destekli hibrit yapay zeka modelleri
Spatio-temporal estimation of PM2.5 concentrations in gaziantepusing transfer learning-based hybrid artificial intelligence models
TÜRKAN ZENGİN GÖMLEKSİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim Bilimi ve Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN TOROS
- Machine learning assisted force field development for nucleic acids
Nükleik asitler için makine öğrenimi destekli kuvvet alanı geliştirilmesi
GÖZDE İNİŞ DEMİR
Doktora
İngilizce
2024
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. ADEM TEKİN
- AI-enhanced dynamic preemptive resource allocation in next generation cellular networks
Yeni nesil hücresel ağlarda yapay zeka destekli dinamik öncelikli kaynak tahsisi
EGE ENGİN
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Kosova'da Türk topluluğunun tarihsel gelişimi ve sorunlar
Kosova'da Türk topluluğunun tarihsel gelişimi ve sorunlar
İBRAHİM ÇULHA