Posilované učení pro multiagentní systémy

Loading...
Thumbnail Image

Date

Authors

Vymazal, Jan

Mark

C

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií

ORCID

Abstract

Diplomová práce se zabývá aplikací a porovnáním metod posilovaného učení v prostředích s více autonomními agenty, kde spolupráce, soupeření a jejich kombinace hrají klíčovou roli. Cílem práce je zhodnotit efektivitu různých přístupů k posilovanému učení a zhodnotit jejich možnost využití v soutěži Multi Agent Programming Contest.
This master's thesis studies the application and comparison of different reinforcement learning methods in environments with multiple autonomous agents, where cooperation, competitiveness and its combination are key to success. The goal of this thesis is to evaluate the effectiveness of different approaches to reinforcement learning and to evaluate their possible usage in Multiagent Programming Contest.

Description

Citation

VYMAZAL, J. Posilované učení pro multiagentní systémy [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2025.

Document type

Document version

Date of access to the full text

Language of document

cs

Study field

Inteligentní systémy

Comittee

doc. Ing. František Zbořil, CSc. (předseda) RNDr. Marek Rychlý, Ph.D. (člen) doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D. (člen) Ing. Martin Hrubý, Ph.D. (člen) doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen) Ing. Tomáš Goldmann, Ph.D. (člen)

Date of acceptance

2025-06-25

Defence

Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C.

Result of defence

práce byla úspěšně obhájena

DOI

Collections

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By

Citace PRO