Please use this identifier to cite or link to this item:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/140335
Title: | Разработка модели интеллектуального агента в игровой среде с использованием методов машинного обучения : магистерская диссертация |
Other Titles: | Development of an intelligent agent model in a gaming environment using machine learning methods |
Authors: | Косарев, М. Е. Kosarev, M. E. |
metadata.dc.contributor.advisor: | Денисов, Д. В. Denisov, D. V. |
Issue Date: | 2024 |
Publisher: | б. и. |
Citation: | Косарев М. Е. Разработка модели интеллектуального агента в игровой среде с использованием методов машинного обучения : магистерская диссертация / М. Е. Косарев ; Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Институт радиоэлектроники и информационных технологий-РТФ, Кафедра информационных технологий и систем управления. — Екатеринбург, 2024. — 58 с. — Библиогр.: с. 53-58 (45 назв.). |
Abstract: | The purpose of the work is to develop and test an intelligent agent model for a gaming environment using machine learning methods that can adapt to new conditions. The object of the study is a model of an intelligent agent in a gaming environment. Research methods: analysis, synthesis, modeling, machine learning, testing, observation, comparison, experiment. Цель работы – разработка и тестирование модели интеллектуального агента для игровой среды с использованием методов машинного обучения, способного адаптироваться к новым условиям. Объект исследования – модель интеллектуального агента в игровой среде. Методы исследования: анализ, синтез, моделирование, машинное обучение, тестирование, наблюдение, сравнение, эксперимент. |
Keywords: | MASTER'S THESIS INTELLIGENT AGENT MACHINE LEARNING ARTIFICIAL INTELLIGENCE REINFORCEMENT LEARNING UNITY ML-AGENTS DEPENDENCY INJECTION TOP-DOWN SHOOTER BEHAVIORAL CLONING GENERATIVE ADVERSARIAL SIMULATION TRAINING МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АГЕНТ МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ОБУЧЕНИЕ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ ВНЕДРЕНИЕ ЗАВИСИМОСТЕЙ ТОП-ДАУН ШУТЕР ПОВЕДЕНЧЕСКОЕ КЛОНИРОВАНИЕ ГЕНЕРАТИВНОЕ СОСТЯЗАТЕЛЬНОЕ ИМИТАЦИОННОЕ ОБУЧЕНИЕ |
URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/140335 |
Access: | Предоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии |
License text: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613 |
PURE ID: | 67504991 |
Appears in Collections: | Магистерские диссертации |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
m_th_m.e.kosarev_2024.pdf | 1,6 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.