Název:
Multiagentní systém učící se maximalizovat komfort uživatelů v rámci Smart Home
Autoři:
Čábela, Radek ; Zbořil, František (oponent) ; Janoušek, Vladimír (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2023
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Tato práce přichází se způsobem, jak pracovat se zpětnou vazbou, inteligentními prvky domácnosti a tzv. agenty, aby ve výsledku došlo k minimalizaci přímých zásahů obyvatel domu do ovládání chodu domácnosti, a tudíž ke zvýšení jejich komfortu. Výsledná simulace demonstrující funkcionalitu návrhu, je zaměřena na problematiku regulace vytápění domácnosti.
This thesis comes with a solution, how to work with feedback, Smart Home devices and "agents" in a way that minimizes direct Smart Home parameters changes coming from house inhabitants and therefore increases their comfort. Resulting simulation demonstrating the funcionality of the system design is focused on problematics regarding changing temperature inside of a house.
Klíčová slova:
chytrá domácnost; Home Assistant; multiagentní systém; optimalizace komfortu; posilované učení; Python; Spade; comfort optimization; Home Assistant; multi-agent system; Python; reinforcement learning; smart home; Spade
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/213743