Srovnání učících algoritmů pro hledání dobré strategie v multiagentním prostředí

Bc. Jiří Ohnheiser

Diplomová práce

Comparison of Good Strategy Learning Algorithms in the Multiagent Environment

Anotace:

Tato diplomová práce se zabývá programováním univerzálního systému simulujícího virtuální svět pro učení agentů řízených umělou inteligencí. Tento virtuální svět má dva rozměry a respektuje základní fyzikální zákony. Učící proces agentů je možné pozorovat jak přímo, tak prostřednictvím tabulek a grafů. Celý systém je modulární a je rozdělen na server a klienta. Umělá inteligence se rozhoduje pomocí neuronových sítí a evolučních algoritmů.

Abstract:

This thesis deals with the implementation of universal system for simulation of virtual world for learning agents controlled by artificial intelligence. This virtual world has two dimensions and respects basic laws of physics. It is possible to watch learning process of agents in either direct way or also through set of graphs and tables. Whole system is very modular and is divided into server and client. Artificial intelligence utilizes neural networks and genetic algorithms for learning and deciding.

Klíčová slova

Umělá inteligence, Agentní systémy, Genetické algoritmy, Neuronové sítě, Virtuální svět.

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 27. 5. 2013

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 25. 6. 2013
• Vedoucí: doc. RNDr. Aleš Horák, Ph.D.
• Oponent: RNDr. Zuzana Nevěřilová, Ph.D.

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika