Posilované učení pro volbu trasy v rámci scénáře abstraktního provozu – Bc. Leoš GLASER
Bc. Leoš GLASER
Diplomová práce
Posilované učení pro volbu trasy v rámci scénáře abstraktního provozu
The use of reinforcement learning in abstract route selection
Anotace:
Práce se zabývá přístupem posilovaného učení pro navrhování trasy agentovi ve zjednodušeném scénáři pohybu v dopravní síti. V teoretické části jsou představeny základy umělé inteligence, posilovaného učení a vybrané metody posilovaného učení. Dále je stručně zmíněna základní teorie týkající se simulace dopravy. V praktické části práce je vytvořena konzolová aplikace využívající vybrané metody posilovaného …víceAbstract:
The thesis deals with reinforcement learning approach for designing a route for an agent in a simplified scenario of movement in a transportation network. The theoretical part introduces the basics of artificial intelligence, reinforcement learning, and selected methods of reinforcement learning, both classical and modern. Additionally, the basic theory related to traffic simulation is briefly mentioned …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 14. 4. 2023
Obhajoba závěrečné práce
- Vedoucí: doc. Ing. Ladislav Beránek, CSc., MBA
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
GLASER, Leoš. \textit{Posilované učení pro volbu trasy v rámci scénáře abstraktního provozu}. Online. Diplomová práce. České Budějovice: Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Ekonomická fakulta. 2023. Dostupné z: https://theses.cz/id/tgzc6c/.
Jak správně citovat práci
GLASER, Leoš. Posilované učení pro volbu trasy v rámci scénáře abstraktního provozu. České Budějovice, 2023. diplomová práce (Ing.). JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH. Ekonomická fakulta
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH, Ekonomická fakultaJIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH
Ekonomická fakultaMagisterský studijní program / obor:
Aplikovaná informatika / Podniková informatika
Práce na příbuzné téma
-
Vytvoření umělé inteligence pro mobilní hru pomocí Unity ML-Agents Toolkit
Jiří Burda -
Modelování tržního rizika pomocí metod strojového učení a umělé inteligence
Ondřej Lasák -
Částečně řízené učení algoritmů strojového učení (semi-supervised learning)
Jiří Pavlík -
Vstupní zařízení používající strojové učení
Maxym Kostevych -
Modelování vlivu podmínek prostředí na biologická společenstva s využitím metod strojového učení.
Hana Mlčochová -
Algoritmy strojového učení pro zpracování událostí z fázově citlivého OTDR
Přemysl Till -
Predikce teploty tání proteinů na základě strojového učení pro objevování stabilních biokatalyzátorů
Karen Pailozian -
Predikcia bankrotu firiem osobnej dopravy v EÚ použitím metód strojového učenia
Anna Čarnogurská
Název
Vložil
Vloženo
Práva