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: Belirtilmemiş.
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
- Drone ile drone takibi için dağıtık derin takviyeli öğrenme yaklaşımları
Distributed deep reinforcement learning approaches for drone tracking with drone
ZİYA TAN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KARAKÖSE
- Reinforcement learning-driven ensemble neural networks for heart disease prediction
Kalp hastalığı tahmini için takviyeli öğrenme tabanlı topluluk sinir ağları
ÖZGE HÜSNİYE NAMLI DAĞ
Doktora
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY
- Deep reinforcement learning off-policy algorithms for robotic manipulator control
Robotik manipülatör kontrolü için derin takviyeli öğrenme politikasız algoritmaları
ALTUN RZAYEV
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mekatronik MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. VAHID TAVAKOL AGHAEI
- Reinforcement learning control for autorotation of a simple point-mass helicopter model
Basitleştirilmiş bir nokta-kütle helikopter modeli otorotasyonu için takviyeli öğrenme kontrolü
KADİRCAN KOPŞA
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Havacılık ve Uzay MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiHavacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ TÜRKER KUTAY