Název: Posilované učení pro volbu trasy v rámci scénáře abstraktního provozu
Překlad názvu: The use of reinforcement learning in abstract route selection
Autoři: GLASER, Leoš
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2023
Jazyk: cze
Abstrakt: [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.
Klíčová slova: doprava; návrh trasy; posilované učení; strojové učení; umělá inteligence; artificial intelligence; machine learning; reinforcement learning; route design; traffic
Citace: 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

Instituce: Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v digitálním repozitáři JČU.
Původní záznam: http://www.jcu.cz/vskp/67633

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-525404


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce