Pekiştirmeli öğrenme tabanlı robotlar ile yeni bir robocode savaş stratejisi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: HAKAN KAYAKÖKÜ
Danışman: MEHMET SERDAR GÜZEL
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Son yıllarda yapay zeka, makine öğrenmesi ve robotik konularındaki araştırmalar teknolojinin gelişmesi ve sektörün istekleri ile birlikte önceki senelere göre dikkate değer gelişmeler göstermiştir. Literatürde bahsi geçen konular üzerine yapılan araştırmalarda görülmüştür ki, yapay zeka uygulamalarının en önemli uygulama alanlarından birisi de yapay zeka birimlerinin dışarıdan herhangi bir müdahale olmadan hareket edebilmesi anlamı gelen otomatik kontroldür. Bu kavrama çözüm niteliğinde geliştirilen pekiştirmeli öğrenme, davranış biliminden ilham alınan, ajanların tanımlı bir çevrede en yüksek ödül miktarına ulaşabilmesi için hangi eylemleri yapması gerektiği bilgisini ajana sunan oldukça başarılı bir makine öğrenmesi modelidir. Bu çalışmada makine öğrenmesi konusu kapsamında geliştirilen pekiştirmeli öğrenme tabanlı algoritmaların RoboCode adı verilen 2001 yılında tasarlanmış, Java programlama dili tabanlı, içerisindeki sanal robotların programlanarak yönlendirilebildiği bir ortam sunan simülasyon içerisinde geliştirilmesini konusu incelenmiştir. Yapay zeka alanındaki gelişmeler ile birlikte RoboCode simülasyonu yapay zeka algoritmalarının uygulandığı, kendi kendine öğrenebilen robotların savaştırıldığı, geliştirilen yapay zekâ algoritmalarının güçlerinin ölçüldüğü bir ortam haline gelmiştir. Simülasyon, literatürde geliştirilen yapay zeka algoritmaların sonuçlarının görülmesi ve diğer algoritmalara sahip robotlar ile savaştırılarak algoritma analizi yapılabilmesi açısından büyük önem taşımaktadır. Önerilen tez konusunun amacı RoboCode simülasyonunda geliştirilecek evrişimsel sinirsel ağ destekli pekiştirmeli öğrenme algoritması ile hedef robotu arena üzerinde eğitmek ve eğitilen robotun arenada diğer robotlara karşı galip gelmesidir. Bu kapsamda, arenadan elde edilen görüntüler dinamik olarak oluşturulmuş ve geliştirilen robot bu görüntüler vasıtasıyla eğitilmiştir. Eğitilen model, önceden tanımlı rakip robotlar ile birebir olarak savaştırılmış ve bu savaşlar sonucunda rakip robotlara karşı elde edilen skorlar ile modelin önemli ölçüde başarılı olduğu gözlemlenmiştir.