Maulana, Muhammad Aziz (2023) Penerapan Monte Carlo dan Linear Function Approximation pada single agent untuk lingkungan dan lokasi obstacle yang berbeda. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
|
Text (Fulltext)
18650010.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (2MB) | Preview |
Abstract
Indonesia:
Penelitian ini bertujuan untuk melatih single agent dari algoritma monte carlo method dan linear function approximation, serta menguji dari single agent tersebut ke dalam 3 lingkungan yang telah dibuat. Monte Carlo dan Linear Function Approximation ini melibatkan pengajaran pada agent untuk dapat mempelajari, memahami, dan memutuskan tindakan apa yang harus diambil dalam suatu lingkungan untuk memaksimalkan akumulasi dari hadiah yang didapatkan oleh agent tersebut. Aspek penting di Monte Carlo dan Linear Function Approximation memiliki agent yang dapat mempelajari perilaku dengan baik di lingkungan, sehingga agent tidak memerlukan pengetahuan atau kontrol penuh atas lingkungan, namun hanya perlu untuk mampu berinteraksi serta mengumpulkan informasi di lingkungan. Dengan hasil yang didapatkan dari perbandingan uji coba ini yaitu monte carlo method lebih efektif dalam sebuah pengajaran pada agent.
English :
This research aims to train a single agent using the Monte Carlo algorithm method and linear function approach, as well as testing the single agent in the 3 environments that have been created. Monte Carlo and Linear Function Approximation involve teaching agents to be able to learn, understand, and decide what actions to take in an environment to maximize the accumulation of rewards obtained by the agent. An important aspect in Monte Carlo and Linear Function Approximation is having an agent that can learn behavior well in the environment, so that the agent does not need full knowledge or control over the environment, but only needs to be able to interact and collect information in the environment. With the results obtained from this trial comparison, the Monte Carlo method is more effective in teaching agents.
Arabic :
يهدف هذا البحث إلى تدريب عامل واحد من خوارزمية مونت كارلو وتقريب الوظيفة الخطية، واختبار العامل الواحد في 3 بيئات تم إنشاؤها. مونت كارلو وتقريب الوظيفة الخطية ينطوي على تعليم العملاء ليكونوا قادرين على التعلم والفهم وتحديد الإجراءات التي يجب اتخاذها في بيئة لزيادة تراكم المكافآت التي حصل عليها العامل. أحد الجوانب المهمة في مونت كارلو وتقريب الوظيفة الخطية هو أن العملاء يمكنهم تعلم السلوك جيدا في البيئة، لذلك لا يحتاج العملاء إلى معرفة كاملة أو تحكم في البيئة، ولكنهم يحتاجون فقط إلى أن يكونوا قادرين على التفاعل وجمع المعلومات في البيئة. مع النتائج التي تم الحصول عليها من مقارنة هذه التجربة، فإن طريقة مونت كارلو أكثر فعالية في تعليم العملاء.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Supervisor: | Nugroho, Fresy and nurhayati, hani |
Keywords: | monte carlo method; linear function approximation; single agent;monte carlo method; linear function approximation; single agent; الكلمات الرئيسية: طريقة مونت كارلو، تقريب الوظيفة الخطية، عامل واحد. |
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika |
Depositing User: | Muhammad Aziz Maulana Al Qodar Rohullah |
Date Deposited: | 30 Apr 2024 13:59 |
Last Modified: | 30 Apr 2024 13:59 |
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/59736 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
![]() |
View Item |