Takviyeli öğrenme için yapay atom algoritması (A3) kullanımı
Artificial atom algorithm for reinforcement learning
- Tez No: 390631
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ KARCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Bu tezde, metasezgisel bir algoritma olan Yapay Atom Algoritmasının, Takviyeli Öğrenme Algoritması ile kullanılması ve bu algoritmanın Av Avcı problemi üzerinde uygulanarak bu tür problemlere uygun olup olmayacağının görülmesi amaçlanmıştır. Bu çalışmada takviyeli öğrenme algoritmalarından olan Q öğrenme algoritması kullanılarak av avcı probleminin çözümü elde edilmiştir. Diğer metasezgisel algoritmaların birçoğunda olduğu gibi doğadan esinlenen ve kimyasal bileşiklerin oluşumuna dayanan bir algoritma olan Yapay atom algoritması, av avcı problemine uyarlanarak bir uygulama geliştirilmiştir. Çalışmanın sonucunda Yapay Atom Algoritmasının problemin çözümünde başarılı olduğu ve bu tür optimizasyon problemlerine kolaylıkla uygulanabildiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this thesis, it is intended to be seen the using Artificial Atom Algorithm which is a metaheuristics algorithm, with Reinforcement Learning Algorithm and whether it is appropriate for such problems by applying this algorithm on Prey Hunter problem. In this study, it is obtained the solution of Prey Hunter problem using the Q Learning algorithm which is a Reinforcement learning algorithm. An application has been developed by applying Artificial Atom Algorithm to prey hunter problem which is an algorithm that based on naturel process as in many of metaheuristics algorithms and it is based on chemical process of compound formation. In the end of the study, it has been observed that Algorithm Artificial Atoms is successful in solving the problem and it can be easily applied to such optimization problem.
Benzer Tezler
- Artificial intelligence based methods for the solution of protein folding problem by using coarse-grained lattice and off-lattice models
Protein katlanma probleminin çözümü için kaba-taneli kafes ve kafes-dışı modelleri kullanan yapay zeka tabanlı yöntemler
BERAT DOĞAN
Doktora
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ
- Scalable planning and learning framework development for swarm-to-swarm engagement problems with reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme ile sürüden sürüye angajman problemleri için ölçeklenebilir planlama ve öğrenme sistemi geliştirilmesi
UMUT DEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE
- Rl based network deployment and resource management solutions for opportunistic wireless access for aerial networks in disaster areas and smart city applications
Felaket alanları ve akıllı şehir uygulamalarında uçan fırsatçı kablosuz erişim ağları için takviyeli öğrenme tabanlı ağ oluşturma ve kaynak yönetimi çözümleri
MEHMET ARİMAN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERK CANBERK
- Q regression neural network
Q regresyon sinir ağı
MEHMET SARIGÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUTLU AVCI
- Artificial intelligence based flexible preamble allocation for radio access network slicing in 5g networks
5g ağlarındaki radyo erişim ağı dilimlemleme için yapay zeka tabanlı esnek başlangıç sinyali paylaştırma
AHMET MELİH GEDİKLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. SEVİL ŞEN AKAGÜNDÜZ