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| arbeiten:neuroevolution_in_digitalen_spielen [27.05.2017 09:35] – olm24811 | arbeiten:neuroevolution_in_digitalen_spielen [08.07.2017 15:23] – Titel geändert olm24811 |
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| ====== Evaluation der Performance von Neuroevolution für die Entwicklung einer künstlichen Intelligenz für digitale Spiele ====== | ====== Developing Adaptive Agents by Evolving Q-Function Approximators through Neuroevolution ====== |
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| ---- dataentry StudentischeArbeit ---- | ---- dataentry StudentischeArbeit ---- |
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| === Zielsetzung der Arbeit === | === Zielsetzung der Arbeit === |
| Im Rahmen dieser Bachelorarbeit soll die Neuroevolution, eine Methode zur adaptiven Entwicklung der Topologie neuronaler Netze mit genetischen Algorithmen, mit dem Q-Learning Algorithmus mit einem neuronalen Netz mit vordefinierter Topologie als Funktionsapproximator verglichen werden. Das Ziel ist die Evaluation der beiden Strategien hinsichtlich ihrer Performance in einer vereinfachten Spielsimulation. | Im Rahmen dieser Bachelorarbeit soll die Neuroevolution, eine Methode zur adaptiven Entwicklung der Topologie neuronaler Netze mit genetischen Algorithmen, mit dem Q-Learning Algorithmus mit einem neuronalen Netz mit vordefinierter Topologie als Funktionsapproximator verglichen werden. Das Ziel ist die Implementierung und anschließende Evaluation der beiden Strategien hinsichtlich ihrer Performance in einer vereinfachten Spielsimulation. |
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| === Konkrete Aufgaben === | === Konkrete Aufgaben === |