Ocjena učinkovitosti algoritama strojnog učenja unutar simulacijskog okruženja TORCS

diplomski rad

• Naslov (engleski): Performance evaluation of machine learning algorithms in TORCS simulation environment
• Autor: Bruno Torbarina
• Mentor: Domagoj Jakobović (mentor)
• Član povjerenstva: Domagoj Jakobović (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marko Đurasević (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Leonardo Jelenković (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2023-07-07, Hrvatska

Sažetak

U zaključku ovog rada, upoznali smo se sa simulacijskim okruženjem TORCS, istražili različite pristupe strojnom učenju i njihovu primjenu u autonomnoj vožnji. Posebno smo se usredotočili na genetski algoritam i DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) algoritam. Detaljno smo opisali njihovu programsku implementaciju i korištene tehnologije u svrhu ostvarenja ovog rada. Na kraju, iznijeli smo rezultate genetskog algoritma i DDPG algoritma, te smo ih usporedili i procijenili njihovu korisnost za rješavanje ovog problema.

Sažetak (engleski)

In conclusion of this study, we familiarized ourselves with the TORCS simulation environment and explored various machine learning approaches and their application in autonomous driving. We specifically focused on the genetic algorithm and DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) algorithm. We provided detailed insights into their programming implementation and the technologies used to accomplish the objectives of this work. Finally, we presented the results of the genetic algorithm and DDPG algorithm, comparing and evaluating their utility for solving this problem.

• Ključne riječi: Genetski algoritam; DDPG; algoritam; strojno učenje; treniranje; simulacija; vozač; agent; neuronska mreža; model
• Ključne riječi (engleski): Genetic algorithm; DDPG; algorithm; machine learning; training; simulation; driver; agent; neural network; model
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:579098
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-10-11 10:48:49