OPTIMIZACIJA DELOVANJA AGENTA V MREŽNEM SVETU S Q-UČENJEMBibianko, Evgen (Avtor) Strnad, Damjan (Mentor) Guid, Nikola (Komentor) strojno učenjesamoojačitveno učenjeQ-učenjenevronska mrežamrežno okoljeV diplomskem delu predstavljamo samoojačitveno učenje, ki je ena od paradigem učenja. Učenje preučuje optimizacijo obnašanja inteligentnih agentov v okolju, tako da dosežejo čim večjo nagrado. V diplomi opravimo splošen pregled področja, zatem pa implementiramo Q-učenje, ki je ena od metod samoojačitvenega učenja. Delovanje metode demonstriramo na primeru učenja agenta v mrežnem okolju, da preživi čim dlje s pobiranjem koristnih elementov v okolju. [E. Bibianko]20122012-09-18 10:49:47Diplomsko delo/naloga38139UDK: 004.85(043.2)COBISS_ID: 16630806NUK URN: URN:SI:UM:DK:UHMCDPBQsl