Geri Dön

Destekli öğrenmenin bazı çoklu-etmen strateji oyunlarına uygulanması

Application of reinforcement learning on some multi-agent strategy games

PDF İndir

  1. Tez No: 276105
  2. Yazar: GÖKÇE HAZAROĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET EMİN DALKILIÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

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

  1. Tez No

    123235

    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

    Türkçe

    2003

    Radyo-TelevizyonSelçuk Üniversitesi

    Radyo Televizyon Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. AHMET HALUK YÜKSEL

  2. Tez No

    879699

    Machine learning assisted force field development for nucleic acids

    Nükleik asitler için makine öğrenimi destekli kuvvet alanı geliştirilmesi

    GÖZDE İNİŞ DEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKİN

  3. Tez No

    458531

    Sosyal bilgiler dersinde geo-medya destekli otantik öğrenme ortamının öğrenmeye etkisi

    The effectiveness of geo-media assisted authentic learning environment on learning on the social studies lessons

    ZEKERİYA FATİH İNEÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Eğitim ve ÖğretimErzincan Üniversitesi

    İlköğretim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDAL AKPINAR

  4. Tez No

    199972

    İnternet tabanlı bilgi erişimi destekli bir otomatik öğrenme sistemi

    An internet-based automatic learning system supported by information retrieval

    ERDİNÇ UZUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. ERDEM UÇAR

    Y.DOÇ.DR. YILMAZ KILIÇASLAN

  5. Tez No

    812994

    Well-being, burnout, and teaching anxiety among EFL teachers

    İngilizce öğretmenlerinin iyilik hali, tükenmişlik duygusu ve öğretme kaygısının incelenmesi

    AYŞE MİNE ONAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    İngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAMİ AYDIN

Geri Dön