|
|
Algorithms for Multi-Agent Pickup-and-Delivery Problems
Šmíd, Petr ; Barták, Roman (vedoucí práce) ; Ivanová, Marika (oponent)
V rámci této práce zkoumáme algoritmy pro problémy multi-agentního vyzvednutí a doručení. Čtenáři představujeme základní definice společně s jednoduchými rozšířeními. Dále jsou důkladně popsány a analyzovány state-of-the-art algoritmy, které jsou otesto- vány v různých prostředích a na základě různých podmínek. V práci také popisujeme škálovatelnost algoritmů a demonstrujeme jí v několika scénářích. Práce zahrnuje krátké shrnutí vysvětlitelných plánů, motivaci za nimi a jejich implementaci. Podpůrný software byl vytvořen za účelem testování, vizualizace a vytváření vysvětlitelných plánů. 1
|
|
|
Efektivita centralizovaného plánování křižovatek
Cizl, Eliáš ; Švancara, Jiří (vedoucí práce) ; Ivanová, Marika (oponent)
Navigace vozidel po silnicích je komplexní problém, který se pravděpodobně dočká ře- šení zapojením umělé inteligence pro klíčové role. Dnes existují auta schopná samostatné jízdy, která jsou ale závislá na staré infrastruktuře zahrnující především křižovatky ur- čené pro lidské řidiče. Tento text otvírá novou kapitolu v problematice autonomního řízení křižovatek (AIM). Většina dosavadních výzkumů se zabývala pouze tím, jak co nejlépe naimplementovat řešení pro jednu křižovatku. My jsme vytvořili simulaci běžící v reálném čase, kde se objevuje až několik desítek křižovatek vedle sebe. V práci provádíme experimenty, kde testujeme různá zapojení autonomních algoritmů spolu se světelnými křižovatkami. Autonomní křižovatky svou efektivitou jasně vítězí a ve větších městech se nejvíce vyplácí je nasazovat na nejvytíženějších uzlech. 1
|
|
|
Algoritmy umělé inteligence pro hru šachy
Ivanová, Marika ; Petříček, Martin (vedoucí práce) ; Iša, Jiří (oponent)
Primárním cílem této práce je prostudovat a shrnout současné algoritmy používané v počítačovém šachu s jejich následnou implementací. Součástí práce je aplikace, která, kromě běžné šachové hry jednoho hráče proti počítači, ponechává uživateli možnost volby používaného algoritmu a nastavení jejich parametrů. Teoretická část se zaměřuje zejména na postupy šachového programování a jejich názorné vysvětlení. Na algoritmech umělé inteligence bylo provedeno několik měření, jejichž výsledky jsou zde prezentovány.
|
|
|
Detekce nekonzistencí při provádění multi-agentních plánů
Mintál, Samuel ; Barták, Roman (vedoucí práce) ; Ivanová, Marika (oponent)
Agenti v realite svoje plány nevykonávajú vždy dokonalo. Kvôli rôznym príčinám, ktoré nie sú plánmi predpokladateľné, sa agenti majú tendenciu časom od zadaných plánov odkloniť. Tieto nepresnosti vo vykonávaní môžu vyústiť od obyčajného meškania, až po fatálne kolízie. Prínosom tejto práce je rešerš oblasti zaoberajúcej sa detekciou potenciálnych kolízií a vytvorenie prostredia, kde sa dajú do plánov agentov injektovať chyby. Toto prostredie následne umožňuje zistiť závažnosť udalostí, ktoré injektované chyby implikujú. Posledným prínosom tejto práce je návrh a následovné implementovanie vybratých techník detekcie kolízií, ktoré na konci práce porovnáme.
|
|
|
Ořezávání grafu pro multiagentní plánování cest
Husár, Matej ; Švancara, Jiří (vedoucí práce) ; Ivanová, Marika (oponent)
V tejto práci sa zameriame na zrýchlenie celkového výpočtu optimálneho multiagentového plánovania ciest, ktoré je NP-ťažkým problémom, preto jeho riešenie budeme hľadať pomocou SAT riešiča. Na dosiahnutie tohto výsledku využijeme orezávanie grafu, ktoré spočíva v odstránení takých vrcholov z pôvodného grafu, ktoré agenti nemusia využiť, a preto predstavujú takéto vrcholy zbytočnú záťaž pre SAT riešič. Na riešenie tejto úlohy navrhneme tri algoritmy, pričom ich následne experimentálne porovnáme so základným bežným algoritmom. Na jednotlivých navrhovaných algoritmoch nás bude zaujímať ich celková rýchlosť výpočtu, ale taktiež aj optimalita nimi nájdeného výsledku. Ukážeme si, že jeden z navrhovaných algoritmov zachováva optimalitu a tiež prináša aj značné zrýchlenie vo výpočte na veľkých grafoch.
|
|
|
Kooperativní hledání cest s protivníkem
Ivanová, Marika ; Surynek, Pavel (vedoucí práce) ; Mrázová, Iveta (oponent)
Předložená práce definuje a zkoumá problém kooperativního hledání cest s protivníkem (adversarial cooperative path finding - ACPF), který představuje zobecnění známé úlohy kooperativního hledání cest. Oproti standardní kooperativní verzi, v níž je úkolem najít nekolidující cesty pro několik agentů spojující jejich počáteční a cílové pozice, ACPF uvažuje navíc agenty ovládané protivníkem. Práce se zaměřuje jak na teoretické vlastnosti, tak na praktické techniky řešení uvažovaného problému. Úlohu ACPF zavádíme formálně pomocí pojmů z teorie grafů a zkoumáme její výpočetní složitost, kde ukazujeme, že úloha je PSPACE-těžká a patří do třídy EXPTIME. Představujeme a diskutujeme možné metody vhodné pro praktické řešení ACPF. Uvažované řešící postupy zahrnují hladové algoritmy, minimaxové metody, Monte Carlo Tree Search a adaptaci algoritmu pro kooperativní verzi. Z provedeného experimentálního vyhodnocení vyplývá mimo jiné překvapivě častá úspěšnost hladových metod a spíše slabší výsledky u Monte Carlo Tree Search. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Algoritmy umělé inteligence pro hru šachy
Ivanová, Marika ; Petříček, Martin (vedoucí práce) ; Iša, Jiří (oponent)
Primárním cílem této práce je prostudovat a shrnout současné algoritmy používané v počítačovém šachu s jejich následnou implementací. Součástí práce je aplikace, která, kromě běžné šachové hry jednoho hráče proti počítači, ponechává uživateli možnost volby používaného algoritmu a nastavení jejich parametrů. Teoretická část se zaměřuje zejména na postupy šachového programování a jejich názorné vysvětlení. Na algoritmech umělé inteligence bylo provedeno několik měření, jejichž výsledky jsou zde prezentovány.
|
host ::
RSS.