| Meno: | Adrián
|
|---|
| Priezvisko: | Goga
|
|---|
| Názov: | Reinforcement learning in 2048 game
|
|---|
| Vedúci: | prof. Ing. Igor Farkaš, Dr.
|
|---|
| Rok: | 2018
|
|---|
| Kľúčové slová: | Učenie posilňovaním, Umelá inteligencia, Dopredné neurónové siete, Logické hry
|
|---|
| Abstrakt: | Cieľom práce bolo preskúmať možnosti vytvorenia agenta založeného na učení posilňo-
vaním, ktorý by sa dokázal naučiť logickú hru 2048. Táto hra predstavuje pre agenta
neľahkú úlohu, keďže obsahuje prvok náhodnosti. Navrhli sme a otestovali základný
model agenta využívajúceho hlbokú doprednú neurónovú sieť, spolu s niekoľkými mod-
ifikáciami pôvodnej hry a dvoma spôsobmi kódovania stavu v sade experimentov.
Agenta sme implementovali pomocou knižnice Keras s pozadím TensorFlow v jazyku
Python. Na vizualizáciu priebehu učenia sme použili knižnicu Matplotlib. Natrénované
agenty sme nechali odohrať 10000 hier a porovnali sme ich výkon s agentom vybera-
júcim akcie náhodne. Aj keď sme nedosiahli očakávanú úroveň úspešnosti využívajúc
pôvodnú odmeňovaciu funkciu hry, podarilo sa nám agenta naučiť dosahovať relatívne
dobré výsledky pomocou jej modifikácie, čo považujeme za zaujímavé zistenie. Najlepší
model dokázal dosiahnúť políčko 2048 vo viac ako 7% testovacích hier.
|
|---|