Використання методів машинного навчання при розробці штучного інтелекту у іграх
Вантажиться...
Дата
2019
Автори
Науковий керівник
Укладач
Редактор
Назва журналу
ISSN
E-ISSN
Назва тому
Видавець
Одеський національний університет імені І. І. Мечникова
Анотація
У даній дипломній роботі розроблена тема «Використання методів
машинного навчання при розробці штучного інтелекту у іграх».
Метою роботи є розробка програми, що дозволяє тренувати агентів за
допомогою різних алгоритмів навчання з підкріпленням на деяких
середовищах платформи OpenAI Gym, а також демонструвати їхню поведінку
та збирати статистику. В роботі проведено огляд алгоритмів навчання з
підкріпленням, проаналізовані існуючі реалізації цих алгоритмів для
платформи OpenAI Gym та існуючі засоби для роботи із цією платформою. На
основі цього аналізу cформульовано функціональні вимоги до додатку, що має
графічний інтерфейс користувача. Розроблений додаток дозволяє обирати
одне з наступних середовищ – Taxi, FrozenLake та Pong платформи OpenAI
Gym та додавати агентів, що реалізують алгоритми Q-навчання, а також
глибокого Q-навчання, із необхідними параметрами у нього, тренувати
обраних агентів, переглядати статистику їх тренування та спостерігати за
їхньою поведінкою у середовищі. Також додаток дозволяє додавати гравцялюдину у якості агента.
Також проведено тестування додатку, моделі агентів натреновані на
відповідних середовищах та отримана статистика навчання. Додаток
спроектовано так, щоб у подальшому можна було легко б додавати у нього
нові середовища та алгоритми.
The topic “Using machine learning techniques in the development of artificial intelligence in games” has been developed in this diploma work. The purpose of the work is to develop a program that allows you to train agents using various reinforcement learning algorithms on some environments of the OpenAI Gym platform, as well as demonstrate their behavior and collect statistics. We reviewed reinforcement learning algorithms, analyzed the existing implementations of these algorithms for the OpenAI Gym platform and the existing tools for working with this platform. Based on this analysis, functional requirements for an application that has a graphical user interface are formulated. The developed application allows you to select one of the following environments – Taxi, FrozenLake and Pong of the OpenAI Gym platform and add agents that implement Q-learning algorithms, as well as deep Q-learning, with the necessary parameters into it, train selected agents, view their training statistics and watch for their behavior in the environment. The application also allows you to add a human player as an agent. The application was tested, agent models were trained on appropriate environments, and training statistics were obtained. The application is designed so that in the future it would be easy to add new environments and algorithms to it.
В данной дипломной работе разработана тема «Использование методов машинного обучения при разработке искусственного интеллекта в играх». Целью работы является разработка программы, позволяющей тренировать агентов с помощью различных алгоритмов обучения с подкреплением на некоторых средах платформы OpenAI Gym, а также демонстрировать их поведение и собирать статистику. В работе проведен обзор алгоритмов обучения с подкреплением, проанализированы существующие реализации этих алгоритмов для платформы OpenAI Gym и существующие средства для работы с этой платформой. На основе этого анализа сформулированы функциональные требования к приложению, которое имеет графический интерфейс пользователя. Разработанное приложение позволяет выбирать один из следующих сред – Taxi, FrozenLake и Pong платформы OpenAI Gym и добавлять агентов, реализующих алгоритмы Q-обучения, а также глубокого Q-обучения, с необходимыми параметрами в него, тренировать выбранных агентов, просматривать статистику их тренировки и наблюдать за их поведением в среде. Также приложение позволяет добавлять игрока-человека в качестве агента. Также проведено тестирование приложения, модели агентов натренированы на соответствующих средах и получена статистика обучения. Приложение спроектировано так, чтобы в дальнейшем можно было легко бы добавлять в него новые среды и алгоритмы.
The topic “Using machine learning techniques in the development of artificial intelligence in games” has been developed in this diploma work. The purpose of the work is to develop a program that allows you to train agents using various reinforcement learning algorithms on some environments of the OpenAI Gym platform, as well as demonstrate their behavior and collect statistics. We reviewed reinforcement learning algorithms, analyzed the existing implementations of these algorithms for the OpenAI Gym platform and the existing tools for working with this platform. Based on this analysis, functional requirements for an application that has a graphical user interface are formulated. The developed application allows you to select one of the following environments – Taxi, FrozenLake and Pong of the OpenAI Gym platform and add agents that implement Q-learning algorithms, as well as deep Q-learning, with the necessary parameters into it, train selected agents, view their training statistics and watch for their behavior in the environment. The application also allows you to add a human player as an agent. The application was tested, agent models were trained on appropriate environments, and training statistics were obtained. The application is designed so that in the future it would be easy to add new environments and algorithms to it.
В данной дипломной работе разработана тема «Использование методов машинного обучения при разработке искусственного интеллекта в играх». Целью работы является разработка программы, позволяющей тренировать агентов с помощью различных алгоритмов обучения с подкреплением на некоторых средах платформы OpenAI Gym, а также демонстрировать их поведение и собирать статистику. В работе проведен обзор алгоритмов обучения с подкреплением, проанализированы существующие реализации этих алгоритмов для платформы OpenAI Gym и существующие средства для работы с этой платформой. На основе этого анализа сформулированы функциональные требования к приложению, которое имеет графический интерфейс пользователя. Разработанное приложение позволяет выбирать один из следующих сред – Taxi, FrozenLake и Pong платформы OpenAI Gym и добавлять агентов, реализующих алгоритмы Q-обучения, а также глубокого Q-обучения, с необходимыми параметрами в него, тренировать выбранных агентов, просматривать статистику их тренировки и наблюдать за их поведением в среде. Также приложение позволяет добавлять игрока-человека в качестве агента. Также проведено тестирование приложения, модели агентов натренированы на соответствующих средах и получена статистика обучения. Приложение спроектировано так, чтобы в дальнейшем можно было легко бы добавлять в него новые среды и алгоритмы.
Опис
Ключові слова
123 комп’ютерна інженерія, платформа OpenAI Gym, машинного навчання, штучний інтелект
Бібліографічний опис
Черноглазов, М. І. Використання методів машинного навчання при розробці штучного інтелекту у іграх : дипломна робота бакалавра / М. І. Черноглазов. – Одеса, 2019. – 88 с.