Original title: Posilované učení pro volbu trasy v rámci scénáře abstraktního provozu
Translated title: The use of reinforcement learning in abstract route selection
Authors: GLASER, Leoš
Document type: Master’s theses
Year: 2023
Language: cze
Abstract: [cze] [eng]
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 učení. Metody jsou použity pro návrh trasy svozu odpadu ve vybrané čtvrti Českých Budějovic a porovnány s metodou řešící tuto úlohu pomocí rojové inteligence. Výsledky návrhů posilovaným učením jsou podobné výsledkům získaným rojovou inteligencí, přičemž celkově nejúspěšnější metodou je Proximal Policy Optimization s detekcí validity akcí. V jednom případu je nalezeno optimální řešení. 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. In the practical part of the thesis, a console application utilizing selected reinforcement learning methods is developed. The methods are used to design a waste collection route in a selected district in České Budějovice and compared to a method solving this task using swarm intelligence. The results of the reinforcement learning-designed routes are similar to the results obtained by swarm intelligence, with Proximal Policy Optimization with action masking being the most successful method overall. In one case, an optimal solution is found.
Keywords: artificial intelligence; machine learning; reinforcement learning; route design; traffic; doprava; návrh trasy; posilované učení; strojové učení; umělá inteligence
Citation: 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

Institution: University of South Bohemia in České Budějovice (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Digital Repository of University of South Bohemia.
Original record: http://www.jcu.cz/vskp/67633

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-525404


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > University of South Bohemia in České Budějovice
Academic theses (ETDs) > Master’s theses