Zobrazit minimální záznam

Space game with artificial intelligence
dc.contributor.advisorPilát, Martin
dc.creatorBašta, Přemysl
dc.date.accessioned2020-07-28T09:55:17Z
dc.date.available2020-07-28T09:55:17Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/119406
dc.description.abstractPart of this thesis consists of the implementation of my own simple space game which serves as an experimenting en vironment for testing different aproaches of artificial inteligence. There have been created abstractions in a form of sensoric methods and action plans as a transition between low leve l and high level information about game state and actions. These abstractions help algorithms of artifical inteligence with game agent manipulation. As far as algorithms are considered I chose genetic programming and Deep Q-learning as main aproachces for inteli gent agent development. Final part contains description of behaviour of developed agents and discussion of performed experiments.en_US
dc.description.abstractSoučástí této práce je implementace mé vlastní, jednoduché, vesmírné hry, která slouží jako experimentální prostředí pro testování různých přístupů umělé inteligence. Nad stavy a akcemi hry byly vytvořeny abstrakce ve formě senzorických metod a akčních plánů, které umožňují jednoduše přecházet z informací nízké úrovně do informací vyšší úrovně a tak pomáhají algoritmům umělé inteligence jednodušeji manipulovat s agenty, kteří se ve hře pohybují. Jako algoritmy umělé inteligence byly pro hledání inteligentních agentů zvoleny genetické programování a hluboké Q-učení. Závěrečná část se soustředí na popsání chování nalezených agentů a vzájemné porovnání výsledků z provedených ex perimentů.cs_CZ
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectSpace gameen_US
dc.subjectArtificial Inteligenceen_US
dc.subjectGenetic programmingen_US
dc.subjectDeep Q-learningen_US
dc.subjectVesmírná hracs_CZ
dc.subjectUmělá inteligencecs_CZ
dc.subjectGenetické programovánícs_CZ
dc.subjectHluboké Q-učenícs_CZ
dc.titleVesmírná hra s umělou inteligencícs_CZ
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2020
dcterms.dateAccepted2020-07-07
dc.description.departmentDepartment of Theoretical Computer Science and Mathematical Logicen_US
dc.description.departmentKatedra teoretické informatiky a matematické logikycs_CZ
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId221620
dc.title.translatedSpace game with artificial intelligenceen_US
dc.contributor.refereeGemrot, Jakub
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineObecná informatikacs_CZ
thesis.degree.disciplineGeneral Computer Scienceen_US
thesis.degree.programComputer Scienceen_US
thesis.degree.programInformatikacs_CZ
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra teoretické informatiky a matematické logikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logicen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csObecná informatikacs_CZ
uk.degree-discipline.enGeneral Computer Scienceen_US
uk.degree-program.csInformatikacs_CZ
uk.degree-program.enComputer Scienceen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csSoučástí této práce je implementace mé vlastní, jednoduché, vesmírné hry, která slouží jako experimentální prostředí pro testování různých přístupů umělé inteligence. Nad stavy a akcemi hry byly vytvořeny abstrakce ve formě senzorických metod a akčních plánů, které umožňují jednoduše přecházet z informací nízké úrovně do informací vyšší úrovně a tak pomáhají algoritmům umělé inteligence jednodušeji manipulovat s agenty, kteří se ve hře pohybují. Jako algoritmy umělé inteligence byly pro hledání inteligentních agentů zvoleny genetické programování a hluboké Q-učení. Závěrečná část se soustředí na popsání chování nalezených agentů a vzájemné porovnání výsledků z provedených ex perimentů.cs_CZ
uk.abstract.enPart of this thesis consists of the implementation of my own simple space game which serves as an experimenting en vironment for testing different aproaches of artificial inteligence. There have been created abstractions in a form of sensoric methods and action plans as a transition between low leve l and high level information about game state and actions. These abstractions help algorithms of artifical inteligence with game agent manipulation. As far as algorithms are considered I chose genetic programming and Deep Q-learning as main aproachces for inteli gent agent development. Final part contains description of behaviour of developed agents and discussion of performed experiments.en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra teoretické informatiky a matematické logikycs_CZ
thesis.grade.code1
uk.publication-placePrahacs_CZ


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV