|
|
Letecký simulátor vytvořený v multi-agentním systému Jason
Punčochářová, Pavlína ; Zbořil, František (oponent) ; Samek, Jan (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvoření 2D leteckého simulátoru s využitím multi-agentního systému Jason a jazyka AgentSpeak. V tomto simulátoru budou letadla reprezentována agenty a jejich chování bude popsáno plány v jazyce AgentSpeak. Pomocí těchto plánů budou agenti demonstrovat různé typy chování jako je detekce a vyhnutí se kolizi, zaujmutí pozice nebo pronásledování. Výsledná aplikace se skládá ze dvou částí - simulačního modulu a uživatelského rozhraní. Simulační modul je jádrem simulátoru a je vytvořen v systému Jason. Uživatelské rozhraní poskytuje možnost řízení simulace a vytváření uživatelských simulačních modelů.
|
|
|
Kooperativní hra v multi-agentním prostředí Jason
Husa, Jakub ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Král, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tvorbou hry založené na multi-agentním systému. Práce začíná seznámením se s teorií multi-agentních systémů, strategických počítačových her, jazyka AgentSpeak a jeho nástavby Jason použitých při implementaci. Dále je navržena tahová strategická hra Útěk z vězení, která proti sobě staví dva asymetrické týmy inteligentních agentů s rozdílnými cíli. Pro oba týmy jsou navrženy tři režimy inteligentního chování, lišící se svojí komplexností a mírou spolupráce agentů. Jeden z týmů může být ovládán hráčem, nebo oba ovládány počítačem. Hra je podrobena analýze na množině testovacích map. Práce srovnává jednotlivé režimy inteligence a hodnotí jejich schopnost uspět proti různým typům soupeřů a rychlost uvažování.
|
|
|
Strategická hra v multi-agentním prostředí Jason
Vais, Roman ; Zbořil, František (oponent) ; Král, Jiří (vedoucí práce)
Práce se zabývá umělou inteligencí využívanou v~oblasti počítačových her, zejména pak tzv. strategií v~reálném čase, a implementuje rozšíření pro jednu z~těchto her. Analyzuje možnosti využití přístupu multi-agentních systémů právě pro účely umělé inteligence v~počítačových hrách. Zabývá se konceptem swarm inteligece (inteligence roje), jako vhodné, ale nevyužívané, varianty umělé inteligence nejen pro strategické hry. Mimo jiné se tato práce pokouší o~volbu vhodné reprezentace vjemů jednotlivých smyslů pro softwarové agenty a poukazuje na náročnost tohoto problému.
|
|
|
Strategic Game in Multi-Agent System Jason
Leško, Matej ; Samek, Jan (oponent) ; Král, Jiří (vedoucí práce)
This thesis describes challenges in design and development of a multi-agent turn-based strategy game. It discusses the necessary theoretical background of turn-based strategy games and agent based systems. These results were considerated into game concept. The resulting game implements, apart from concepts and game control which are in common use in nowadays turn-based strategy games, two difeerent levels of cooperation of artificial intelligence, as moderate as complex too. In this application an agent commands each of its unit as a player. In addition, the game is designed in such way that it can be easily extended with new artificial intelligences or game units. Final part of this thesis compares these levels of cooperation and how efeective artificial intelligence and application is. A number of automated tests were performed with this purpose.
|
|
|
Multi-agentní strategická hra s mravenci
Šimetka, Vojtěch ; Zbořil, František (oponent) ; Král, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou koncepce a vývoje multi-agentní strategické hry hrané v reálném čase. Práce analyzuje teorii těchto her a agentních systémů a výsledky této analýzy následně zohledňuje v koncepci samotné hry. Ta kromě herních prvků a ovládání běžně dostupných v současných RTS hrách implementuje několik úrovní umělé inteligence, kde každá jednotka je agent. Navíc nabízí jedinečný mód kooperace - společné ovládání jednotek umělou inteligencí a hráčem. Zároveň je hra koncipovaná tak, aby byla snadno rozšířitelná o nové umělé inteligence a mohla být využita pro výuku agentních systémů. Záverečná část práce se soustředí na srovnání jednotlivých umělých inteligencí a zhodnocení efektivity implementace hry. Za tímto účelem byla provedena série automatizovaných testů.
|
|
|
Multiagentní podpora pro vytváření strategických her
Válek, Lukáš ; Kočí, Radek (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na návrh frameworku, který usnadní tvorbu počítačem řízených protivníků ve strategických hrách. V práci se soustředíme na analýzu typů strategických her a systémů umělé inteligence používaných v současných hrách. Budou vysvětleny problémy, jež se u těchto systémů vyskytují a jak je agentní systémy řeší. Dále je s využitím těchto poznatků navržen a implementován framework, který slouží jako podpora pro tvorbu inteligentních systémů ve strategických hrách.
|
|
|
Rozhraní pro propojení strategických her s multiagentními systémy
Válek, Lukáš ; Kočí, Radek (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na návrh frameworku, který usnadní tvorbu počítačem řízených protivníků ve strategických hrách. V práci se soustředíme na analýzu typů strategických her a systémů umělé inteligence používaných v současných hrách. Budou vysvětleny problémy, jež se u těchto systémů vyskytují a jak je agentní systémy řeší. Dále je s využitím těchto poznatků navržen a implementován framework, který slouží jako podpora pro tvorbu inteligentních systémů ve strategických hrách.
|
|
|
Agent optimization by means of genetic programming
Šmíd, Jakub ; Neruda, Roman (vedoucí práce) ; Kazík, Ondřej (oponent)
Tato práce se zabývá problémem výběru nejvhodnějšího agenta pro novou, agenty doposud neviděnou úlohu z oblasti dobývání znalostí. Je navržena metrika na prostoru úloh z oblasti dobývání znalostí a na základě této metriky je vybráno několik nejbližších úloh. Tento výběr je předložen jako vstup programu, který byl vyvinut pomocí genetického programování a který odhaduje výsledky agentů na nové úloze jak z pohledu chybovosti, tak z pohledu časové náročnosti. Je implementován JADE agent poskytující rozhraní umožňující získat výsledky odhadu ostatním agentům v reálném čase.
|
|
|
Adaptive Matchmaking Algorithms for Computational Multi-Agent Systems
Kazík, Ondřej ; Neruda, Roman (vedoucí práce) ; Paprzycki, Marcin (oponent) ; Diamantini, Claudia (oponent)
Multi-agentní systémy (MAS) se ukázaly být vhodným rámcem pro imple- mentaci rozsáhlých softwarových systém·. Za pomoci organizačního modelu založeného na pojmu role provádíme v této práci analýzu a návrh MAS za- měřeného na úlohu dobývání znalostí. Tento organizační model byl společně s modelem metod dobývání znalostí formalizován za pomoci deskripční logiky. Matchmakingem, který je hlavním tématem výzkumu, rozumíme doporučování výpočetních agent·, tedy agent· zapouzdřujících některou výpočetní metodu, podle jejich schopností a předchozích výsledk·. Matchmaking se zde tedy skládá ze dvou složek: dotazování nad ontologickým modelem a meta-učení. Byly rozpracovány tři scénáře meta-učení: optimalizace v prostoru parametr·, vícekriteriální optimalizace proces· dobývání znalostí a doporučování metod. Provedli jsme v těchto scénářích sérii experiment·. 1
|
|
|
Hyperparameter optimization in AutoML systems
Pešková, Klára ; Neruda, Roman (vedoucí práce) ; Awad, Mariette (oponent) ; Kordik, Pavel (oponent)
Zpracování dat se v posledních letech stalo nedílnou součástí mnoha oblastní lidské činnosti. Spolu s tím prudce roste zájem o automatické systémy strojového učení, které využívají metaučící postupy k tomu, aby usnadnily proces strojového učení, navrhli jeho optimální průběh a na- stavení. V této práci jsme navrhli algoritmy metaučení pro optimalizaci hyper- parametrů, zužování rozsahů hyperparametrů a doporučování metod strojového učení pro zcela nová data. Implementovali jsme dva systémy automatického strojového učení (AutoML), ve kterých jsme použili navržené metaučící techniky. V práci prezentujeme výsledky rozsáhlých experimentů, ve kterých tyto techniky vyhodnocujeme a porovnáváme.
|
host ::
RSS.