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Tipo: Monografia
Título: Análise de viabilidade de utilização de deep q-learning para criação de um controlador no torcs
Autor(es): Labres, João Vitor Bruniera
Primeiro Orientador: Bevilacqua, Fernando
Resumo: Visando o crescimento das indústrias de jogos e de carros autônomos, a análise de viabilidade de um algoritmo de inteligência artificial tem um papel fundamental para o desenvolvimento de novos jogos e carros. O presente trabalho analisa a viabilidade de utilização de Deep Q-Learning utilizando o TORCS, um simulador de corridas de carros de código aberto. A alteração de uma função de recompensa foi testada durante o desenvolvimento e apresentou um comportamento promissor para o início do treinamento. Para isso, são propostos testes de eficiência e aprendizado. Não foi possível chegar a um controlador completo, utilizando-se somente Deep Q-Learning, por tanto, não sendo viável a utilização. Uma discussão é feita sobre os resultados alcançados e as propostas de alterações são compatíveis com modelos já utilizado em outros trabalhos.
Abstract/Resumen: Aiming at the growth of the autonomous car and game industries, the feasibility analysis of an artificial intelligence algorithm plays a key role in the development of new games and cars. This paper analyzes the feasibility of using Deep Q-Learning using TORCS, an open source car racing simulator. Changing a reward function was tested during development and showed promising behavior for the start of training. For this, efficiency and learning tests are proposed. It was not possible to reach a complete controller using only Deep Q-Learning, so it was not feasible to use. A discussion is made about the results achieved and the proposed changes are compatible with models already used in other works.
Palavras-chave: Inteligência artificial
Algoritmos
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal da Fronteira Sul
Sigla da Instituição: UFFS
Faculdade, Instituto ou Departamento: Campus Chapecó
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/3368
Data do documento: 2019
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