Posilované učení pro volbu trasy v rámci scénáře abstraktního provozu - Glaser, Leoš (Jihočeská univerzita, 2023)
Práce se zabývá přístupem posilovaného učení pro navrhování trasy agentovi ve zjednodušeném scénáři pohybu v dopravní síti. V teoretické části jsou představeny základy umělé inteligence, posilovaného učení a vybrané metody posilovaného učení. Dále je stručně zmíněna základní teorie týkající se simulace dopravy. V praktické části práce je vytvořena konzolová aplikace využívající vybrané metody posilovaného učení. Metody jsou použity pro návrh trasy svozu odpadu ve vybrané čtvrti Českých Budějovic a porovnány s metodou řešící tuto úlohu pomocí rojové inteligence. Výsledky návrhů posilovaným učením jsou podobné výsledkům získaným rojovou inteligencí, přičemž celkově nejúspěšnější metodou je Proximal Policy Optimization s detekcí validity akcí. V jednom případu je nalezeno optimální řešení.
The use of reinforcement learning for route selection in an abstract traffic scenario
Keywords: posilované učení; strojové učení; umělá inteligence; doprava; návrh trasy; reinforcement learning; machine learning; artificial intelligence; traffic; route design