prikaz prve stranice dokumenta Razvoj programskog agenta-igrača za računalnu igru primjenom podržanog učenja
No public access
undergraduate thesis
Razvoj programskog agenta-igrača za računalnu igru primjenom podržanog učenja
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. urn:nbn:hr:168:774527
Tadić, Bartul
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Tadić, B. (2023). Razvoj programskog agenta-igrača za računalnu igru primjenom podržanog učenja (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:774527

Tadić, Bartul. "Razvoj programskog agenta-igrača za računalnu igru primjenom podržanog učenja." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:774527

Tadić, Bartul. "Razvoj programskog agenta-igrača za računalnu igru primjenom podržanog učenja." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:774527

Tadić, B. (2023). 'Razvoj programskog agenta-igrača za računalnu igru primjenom podržanog učenja', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 04 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:774527

Tadić B. Razvoj programskog agenta-igrača za računalnu igru primjenom podržanog učenja [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2023 [cited 2024 November 04] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:774527

B. Tadić, "Razvoj programskog agenta-igrača za računalnu igru primjenom podržanog učenja", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2023. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:774527

Metadata
TitleRazvoj programskog agenta-igrača za računalnu igru primjenom podržanog učenja
Title (english)Development of a software agent-player for a computer game using reinforcement learning
AuthorBartul Tadić
MentorSiniša Popović (mentor)
Committee memberSiniša Popović (predsjednik povjerenstva)
Committee memberMarko Đurasević (član povjerenstva)
Committee memberMate Gambiraža (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2023-07-07, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Zadnjih godina razvoj u dubokom podržanom učenju uvelike je imao primjenu u računalnim igricama i simulatorima zbog mogućnosti generiranja velikog broja interaktivnih i vizualno bogatih simulacija. U ovom radu, razvijeno je 3D okruženje koristeći pogonski sustav za računalne igre Unity te je opisana uporaba ML-Agents Toolkita za treniranje inteligentnih agenata pomoću gotove PyTorch implementacije algoritma Proximal Policy Optimization (PPO). U radu su uspoređene performanse različitih konfiguracija te opisano uspješno treniranje. Podržanim učenjem, agent je naučio vještine kretanja i istraživanja okoline, izbjegavanje neprijatelja te skupljanja novčića. Također, u radu je pokrivena teorija iza strojnog učenja, podržanog učenja, dubokih neuronskih mreža, algoritma PPO te korištenje programskog alata ML-Agents.
Abstract (english)
In the last few years, deep reinforcement learning has found extensive application in computer games and simulators due to ability to generate a large number of interactive and visually-rich simulations. In this paper, a 3D environment is developed using Unity game engine, and the use of the ML-Agents Toolkit for training intelligent agents with a PyTorch implementation of the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm is described. The paper compares the performance of different configurations and discusses successful training outcomes. Through reinforcement learning, the agent has learned skills such as movement, environment exploration, enemy avoidance, and coin collection. Additionally, the paper covers the theory behind machine learning, reinforcement learning, deep neural networks, the PPO algorithm, and the use of ML-Agents Toolkit.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:774527
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-07-13 10:37:05