his.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Evolution av värden i en sokastisk tillståndsmaskin: Kan evolution underlätta för att finns lämpliga värden åt en sokastisk tillståndsmaskin hos en agent?
Högskolan i Skövde, Institutionen för datavetenskap. Högskolan i Skövde, Institutionen för kommunikation och information.
2013 (Svenska)Självständigt arbete på grundnivå (kandidatexamen), 20 poäng / 30 hpStudentuppsats (Examensarbete)Alternativ titel
Evolution of values in a stochastic finite-state machine : Is it possible to use evolution to find suitable values for a stochastic finite-state machine used by an agent? (Engelska)
Abstract [sv]

Evolution och tillståndsmaskiner är kända koncept inom både AI-forskning och spelindustrin. Tillståndsmaskiner har länge använts för att simulera artificella motståndare, samtidigt som evolution i många fall applicerats för att få agenter att själva upptäcka bra lösningar på problem. Arbetet använder sig av evolution för att undersöka om det går att evolvera fram bättre tillståndsövergångar i en stokastisk tillståndsmaskin än hos en fördefinierad tillståndsmaskin. Två homogena lag med två agenter vardera skapas, vilka tävlar på en arena där det går ut på att döda det andra laget först. Det ena laget delar en ständigt evolverande beteendemall medan det andra laget består av fördefinierade agenter, på så sätt att de har bedömts som duktiga på att spela spelet. De evolverande lagets framgång mäts i hur mycket hälsa de har kvar när en match är över. Utvärderingen visar en klar förbättring från 3% till 25% vinstchans hos en agent som startar med helt slumpade övergångsvärden och sedan evolverar dessa i 230 generationer emot en godtyckligt vald fördefinierad agent.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2013. , s. 39
Nyckelord [sv]
Artificiell Intelligens, Agent, Stokastisk tillståndsmaskin, Genetiska algoritmer
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi)
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:his:diva-8201OAI: oai:DiVA.org:his-8201DiVA, id: diva2:627047
Utbildningsprogram
Dataspelsutveckling - programmering
Handledare
Examinatorer
Tillgänglig från: 2013-06-11 Skapad: 2013-06-10 Senast uppdaterad: 2018-01-11Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(1069 kB)163 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 1069 kBChecksumma SHA-512
04fb4bca7e2234f63e504257892f378b541f6d6931c965f321271083e9e62f293333d636fc971c583d4ff03054dc176d6bea07071f7bb66f63c22cf734e5feba
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Av organisationen
Institutionen för datavetenskapInstitutionen för kommunikation och information
Datavetenskap (datalogi)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 163 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 569 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf