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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| 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): |  Urheberrechtlich geschützt |
