Original title:
Posilované učení pro hraní robotického fotbalu
Translated title:
Reinforcement Learning for Robotic Soccer Playing
Authors:
Brychta, Adam ; Švec, Tomáš (referee) ; Smrž, Pavel (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2020
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Tato práce se zabývá vytvořením agenta pro hraní robotického fotbalu. V práci používám metodu hlubokého Q-učení, která využívá hlubokou neuronovou síť. Praktická část práce se zabývá implementací agenta pro posilované učení. Cílem agenta je vybrat nejlepší akci pro daný stav prostředí. Trénování agenta probíhá v různých scénářích situací na hřišti. Výsledek této práce ukazuje přístup k hraní fotbalu pomocí strojového učení.
The aim of this thesis is to create a reinforcement learning agent that is able to play a soccer. I'm working with the deep Q-learning algorithm, which uses deep neural network. The practical part of this work is about implementing the agent for reinforcement learning. The goal of the agent is to choose the best action possible for a given situation. The agent is being trained in a variety of scenarios. The result of this thesis shows an approach to control soccer player using machine learning.
Keywords:
deep Q-learning; double deep Q-learning; Q-learning; reinforcement learning; reinforcement learning for soccer; dvojité hluboké Q-učení; hluboké Q-učení; posilované učení; posilované učení pro hraní fotbalu; Q-učení
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/191537