diplomsko delo
Žiga Sušin (Avtor), Vili Podgorelec (Mentor)

Povzetek

V tej nalogi bomo podrobno preučili metodo okrepitvenega učenja in načine implementacije le-tega. Nato ga bomo uporabili za rešitev zadanega problema, ki je optimizacija krmiljenja semaforjev v križišču. V naslednjih poglavjih bomo na splošno opisali strojno učenje, podrobneje pa okrepitveno učenje. Opisali bomo tudi način implementacije v programskem jeziku Python in knjižnice, ki nam pomagajo pri tem. V drugem delu naloge bomo izdelali program s pomočjo pridobljenega znanja. Na koncu pa bomo še predstavili rezultate simulacij.

Ključne besede

okrepitveno učenje;umetna inteligenca;promet;programski jezik Python;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: [Ž. Sušin]
UDK: 004.85.021:004.43(043.2)
COBISS: 89434371 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 263
Št. prenosov: 25
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Reinforcement learning for traffic light control optimization
Sekundarni povzetek: In this paper we will study the method of reinforcement learning and the ways of its implementation. We will then use the knowledge gained, to solve the given problem, which is optimization of traffic light controls. In chapters that follow, we will describe machine learning in general, and than we will focus more on reinforcement learning and describe it in detail. We will then describe how to implement it in Python programing language and the libraries that help us with its implementation. In the second part of this paper, we will create a program with the acquired knowledge. In the end, we will present the results of the simulation.
Sekundarne ključne besede: Reinforcement learning;artificial intelligence;traffic;Python;
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Informatika in tehnologije komuniciranja
Strani: VIII, 38 str.
ID: 13333392
Priporočena dela:
, s Pythonom do prvega klasifikatorja
, towards the optimal regulatory framework