Детальная информация

Название: Разработка искусственного интеллекта для игры в Snake: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта»
Авторы: Рахматуллин Александр Русланович
Научный руководитель: Селин Иван Андреевич
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2022
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: машинное обучение; нейронные сети; змейка; обучение с применением подкрепления; Deep Q-Learning; machine learning; neural networks; snake; reinforcement learning
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 09.03.04
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-3163
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно: Новинка
Ключ записи: ru\spstu\vkr\19799

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Данная работа посвящена исследованию и анализу алгоритмов обучения нейронных сетей, которые принимают решения в условиях неопределенности, а также выбору и реализации оптимального алгоритма для обучения нейросети для игры в Snake. Цель работы: разработка искусственного интеллекта, который будет играть в игру Snake. Задачи, которые решались в ходе проделанной работы: Обзор темы, описание игры Snake, описание нейронных сетей. Описание существующих способов обучения нейронных сетей. Реализация выбранного алгоритма, описание реализации. Анализ полученной нейронной сети. В результате была получена нейросеть обученная на основе алгоритма Deep Q-Learning (DQN), которая довольно хорошо играет в игру Snake.

This work is devoted to the research and analysis of algorithms for training neural networks that make decisions under uncertainty, and the choice and implementation of the optimal algorithm for training neural networks for the game in Snake.Purpose of work: the development of artificial intelligence, which will play the game Snake. The tasks that were solved in the course of the work: Overview of the topic, description of the game Snake, description of artificial neural networks. Description of the existing ways to train neural networks. Implementation of the selected algorithm, description of the implementation. Analysis of the resulting neural network. As a result we have got a neural network trained on the basis of the Deep Q-Learning (DQN) algorithm, which plays the game Snake quite well.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Внешние организации №2 Все Прочитать
Внешние организации №1 Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №2) Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №1)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика