velikost textu

Využití evolučních algoritmů pro vytváření AI kontrolerů modelů tanků

Upozornění: Informace získané z popisných dat či souborů uložených v Repozitáři závěrečných prací nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora.
Název:
Využití evolučních algoritmů pro vytváření AI kontrolerů modelů tanků
Název v angličtině:
Using evolution algorithms for creating AI controllers for tank models
Typ:
Bakalářská práce
Autor:
Bc. Denis Šijanov
Vedoucí:
Mgr. Jakub Gemrot
Oponent:
Mgr. Martin Pilát, Ph.D.
Id práce:
197929
Fakulta:
Matematicko-fyzikální fakulta (MFF)
Pracoviště:
Katedra softwaru a výuky informatiky (32-KSVI)
Program studia:
Informatika (B1801)
Obor studia:
Obecná informatika (IOI)
Přidělovaný titul:
Bc.
Datum obhajoby:
14. 2. 2019
Výsledek obhajoby:
Výborně
Jazyk práce:
Čeština
Klíčová slova:
umělá inteligence, evoluční algoritmy, simulace bitvy tanků
Klíčová slova v angličtině:
artificial intelligence, evolution algorithms, tank models battle simulation
Abstrakt:
Název práce: Využití genetických algoritmů pro vytváření AI kontrolerů modelů tanků Autor: Denis Šijanov Katedra: Katedra softwaru a výuky informatiky Vedoucí bakalářské práce: Mgr. Jakub Gemrot, Ph.D., Katedra softwaru a výuky informatiky Abstrakt: Genetický algoritmus je obecný postup pro řešení úloh, pro které zatím neexistuje algoritmus nebo lepší způsob řešení. Navíc tento postup lze vysvětlit i na jednoduchých případech, proto může být zajímavým příkladem pro stu- denty informatiky. Student se při studiu genetických algoritmů může setkat s různými formami publikací, jako jsou videa nebo ovládané simulace. Tyto formy mohou pomoci pochopit základní principy algoritmu, ale jejich interakce s uži- vatelem je omezená. Student proto nemůže uskutečnit všechny své nápady a nezjistí tak, jaký vliv by na algoritmus měly. Právě tyto detaily hrají důležitou roli při porozumění genetickým algoritmům. Dále existují aplikace, které pomocí genetických algoritmů vyřeší uživatelem definovaný problém. Tím prokáží sílu algoritmu, ale nepřinášejí informace potřebné k jeho pochopení. Pro pochopení genetických algoritmů je efektivnější napsat si vlastní algoritmus. Proto jsem se rozhodl vytvořit aplikaci, pomocí které je možné si vlastní genetický algorit- mus napsat a spustit simulaci. Algoritmus se skládá z pluginů, které si uživatel může sám vytvořit, nebo použít základní sadu pro generování kontrolerů modelů tanků. Aplikace pomáhá uživateli simulaci vizualizovat a vypisovat výsledky. Vy- generované řešení i samotný genetický algoritmus se tak stává snáze pochopitelný. Klíčová slova: Genetické algoritmy, Vizualizace, Kontroler modelu tanku, Plugin.
Abstract v angličtině:
Title: Using genetic algorithms to create AI tank model controllers Author: Denis Šijanov Department: Department of Software and Computer Science Education Supervisor: Mgr. Jakub Gemrot, Ph.D., Department of Software and Computer Science Education Abstract: Genetic algorithm is a general procedure designed for solving equations that do not have an algorithm or a better way of solving them yet. In addition this process can be explained even by using simple examples, which makes it an interesting exercise for students of computer science. The students may encounter varying forms of publication of these algorithms such as videos or controlled simulations. These forms of presentation may help the subjects understand the basic principles of an algorithm, but they are not interactive. The students therefore can´t apply their ideas and find out what impact on the algorithm they would have had. Details such as these are very important when trying to understand genetic algorithms. There are applications which solve user defined problems by using genetic algorithms. They demonstrate the usability of the algorithm, but they do not help the users understand the algorithm. The most efficient way to understand genetic algorithms in my opinion is to write one on your own. This is why I have decided to create an application which enables you to write your own genetic algorithm and start a simulation. The algorithm consists of plugins, which the user can create himself or he can use the predetermined basic set used for generating model tank controllers. The application helps the user visualize the simulations and writes out the results. The result and the algorithm itself is therefore much easier to understand. Keywords: Genetic Algorithms, Visualization, Tank Model Controller, Plugin.
Dokumenty
Stáhnout Dokument Autor Typ Velikost
Stáhnout Text práce Bc. Denis Šijanov 2.62 MB
Stáhnout Příloha k práci Bc. Denis Šijanov 39.42 MB
Stáhnout Abstrakt v českém jazyce Bc. Denis Šijanov 37 kB
Stáhnout Abstrakt anglicky Bc. Denis Šijanov 36 kB
Stáhnout Posudek vedoucího Mgr. Jakub Gemrot 299 kB
Stáhnout Posudek oponenta Mgr. Martin Pilát, Ph.D. 132 kB
Stáhnout Záznam o průběhu obhajoby doc. Ing. Petr Tůma, Dr. 152 kB