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Iteratives Training von KI-Agenten zur Entwicklung von Verhaltensmustern fürr die optimierende Erfüllung diverser Bedürfnisse bei der Interaktion mit seiner Umgebung

Iterative training of AI agents to develop behavioural patterns for optimising the fulfilment of diverse needs when interacting with its environment

  • Neuronal gesteuerte Agenten werden über genetische Entwicklung fortgebildet und optimieren somit ihre Verhaltensweisen in einer vorgegebenen Umgebung, um entsprechende Bedürfnisse maximal zu erfüllen. Dafür wird eine statische Umgebung erstellt, in welcher zu bestimmten Zeiten gegebene Orte geöffnet haben. Für die Agenten gilt es nun herauszufi� nden, wie sie ihre Zeit am effektivsten Nutzen können.

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frontdoor_oas
Metadaten
Author:Sebastian Fritsch
Advisor:Marc Ritter, Manuel Heinzig
Document Type:Bachelor Thesis
Language:German
Year of Completion:2022
Granting Institution:Hochschule Mittweida
Release Date:2022/07/11
GND Keyword:Künstliche Intelligenz; Optimierung
Page Number:60
Institutes:Angewandte Computer‐ und Bio­wissen­schaften
DDC classes:006.3 künstliche Intelligenz
Open Access:Frei zugänglich
Licence (German):License LogoUrheberrechtlich geschützt