Kural Tabanlı Sanal Varlıkların Davranış Modellerinin Derin Öğrenmeyle Taklit Edilmesi
Imitating Behaviour Models of Rule-based Virtual Entities via Deep Learning
- Tez No: 665773
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN OKTAY ALTUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kto Karatay Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında denetimli öğrenme teknikleri kullanılarak, bir taktik çevre simülasyon ortamında, usta kullanıcıları veya kural tabanlı davranış modellerini taklit etmek suretiyle, yeni davranış modelleri oluşturmak için bir derin öğrenme mimarisi önerilmiştir. Varlık eğitimleri çalışmalarında pekiştirmeli öğrenme algoritmaları oldukça fazla zaman alır ve eğitim aşamasının sonunda nispeten yüksek başarısızlık oranları ile karşılaşılır. Sadece pekiştirmeli öğrenme tekniği kullanılarak elde edilecek sonuç, eğitilecek varlık için zaman açısından daha maliyetli sonuçlar vereceği için, bu tezde geliştirdiğimiz denetimli öğrenme tekniği ile varlığın belli bir noktadan, öğrenmiş olarak tecrübe tabanlı eğitim sürecine başlatılması, varlığın eğitimi için daha hızlı ve daha güvenilir sonuçlar alınmasını sağlamaktadır. Tez çalışmalarında oldukça karmaşık bir ticari taktik çevre simülasyon programı kullanılarak, önceden programlanmış sanal varlıkların verileri toplanmak suretiyle bir derin öğrenme mimarisine öğretilmiştir. Sanal varlıkların, farkında oldukları kısmi durum uzayları karşısında ne tür aksiyonlar aldıklarına dair veri kayıtları oluşturulmuş, bu kayıtlar organize edilerek bir yapay sinir ağına öğretilmek suretiyle, kural tabanlı varlıkların davranış modellerinin kopyalanabileceği gösterilmiştir. Durum uzayında varlıkların konum, sınıf, mühimmat, sensör, rota, haberleşme ve atış menzili bilgileri kullanılmaktadır. Varlıkların alabilecekleri eylemler ise temel olarak manevra eylemleri ve taktik eylemleridir. Çalışma sonucunda geliştirilen mimarinin örnek alınan varlıkların davranış modellerini başarılı şekilde kopyalayabildiği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, a deep learning architecture is proposed to create new behavioral models by imitating experts or rule-based behavior models in a tactical simulation environment. Reinforcement learning algorithms in agent training studies take a substantial amount of time and moreover relatively high failure rates are encountered at the end of the training phase. Since the results to be obtained using only reinforcement learning technique will yield more costly results in terms of training time, the supervised learning technique we have developed in this thesis enables the entity to start an experience-based training process from a certain point, as learned, to obtain faster and more reliable results for the training of the entity. Utilizing a highly complex commercial tactical environment simulation program, the data collected from pre-programmed virtual entities were taught to a deep learning architecture. Data records were created about what kind of actions virtual entities take against the partial state spaces they are aware of, and it was shown that the behavior models of rule-based entities can be copied by organizing these records and feeding them into an artificial neural network. The position, class, ammunition, sensor, route, communication and firing range information of the entities are used in the input space. The actions that agents can take are basically maneuvering actions and tactical actions. It has been shown that the architecture developed as a result of the study can successfully replicate the behavior models of the exemplary entities.
Benzer Tezler
- Menkul kıymet yatırımları açısından sermaye piyasası kanununa göre yayınlanan finansal tablo ve raporların yeterliliği
Başlık çevirisi yok
HAMDİ AYDIN
- Öğretim dalı dersliği yönteminin ortaöğretim kuruluşlarında uygulanması ve sınıf dersliği yöntemi ile karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
MEHMET SOYLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUR ERKMAN