Çok ajanlı sistemlerde derin pekiştirmeli öğrenme yöntemi ile koordinasyon ve görev planlama / (Record no. 200450587)

MARC details
000 -LEADER
fixed length control field 09175nam a2200493 i 4500
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field TR-AnTOB
005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION
control field 20230908001004.0
007 - PHYSICAL DESCRIPTION FIXED FIELD--GENERAL INFORMATION
fixed length control field ta
008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION
fixed length control field 171111s2022 xxu e mmmm 00| 0 eng d
035 ## - SYSTEM CONTROL NUMBER
System control number (TR-AnTOB)200450587
040 ## - CATALOGING SOURCE
Original cataloging agency TR-AnTOB
Language of cataloging eng
Description conventions rda
Transcribing agency TR-AnTOB
041 0# - LANGUAGE CODE
Language code of text/sound track or separate title Türkçe
099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC)
Classification number TEZ TOBB FBE BİL YL’22 AKT
100 1# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Aktaş, Yasin Furkan
Relator term author
9 (RLIN) 139192
245 10 - TITLE STATEMENT
Title Çok ajanlı sistemlerde derin pekiştirmeli öğrenme yöntemi ile koordinasyon ve görev planlama /
Statement of responsibility, etc. Yasin Furkan Aktaş; thesis advisor Ahmet Murat Özbayoğlu.
246 13 - VARYING FORM OF TITLE
Title proper/short title Learnıng coordınatıon behavıour and mıssıon plannıng ın a multı-agent system usıng deep reınforcement learnıng
264 #1 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE
Place of production, publication, distribution, manufacture Ankara :
Name of producer, publisher, distributor, manufacturer TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü,
Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice 2022.
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent xiv, 73 pages :
Other physical details illustrations ;
Dimensions 29 cm
336 ## - CONTENT TYPE
Content type term text
Content type code txt
Source rdacontent
337 ## - MEDIA TYPE
Media type term unmediated
Media type code n
Source rdamedia
338 ## - CARRIER TYPE
Carrier type term volume
Carrier type code nc
Source rdacarrier
502 ## - DISSERTATION NOTE
Dissertation note Tez (Yüksek Lisans Tezi)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Temmuz 2022
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. Günümüzde çok ajanlı sistemler oyun, sağlık, lojistik, ulaşım gibi sivil sektörlerin yanında askeri sektörlerde de yerini almış ve merkeziyetçi yaklaşımlara göre daha verimli ve güvenilir bir yöntem olduğu için gün geçtikçe bu konuda yapılan çalışmalar yaygınlaşmıştır. Öğrenme tabanlı yöntemler matematiksel olarak modellenmesi zor olan bilgisayar görüsü ve doğal dil işleme gibi problemlerde veriye dayalı denetimli yaklaşımlarla başarım sağladığı bilinmektedir. Pekiştirmeli öğrenme yaklaşımında ise denetimsiz öğrenme metodu sayesinde çevre ile etkileşim göstererek veri toplama yükünü azaltmaktadır. Derin pekiştirmeli öğrenme Go, Starcraft gibi oyunlarda gösterdiği performans ile karar verme ve planlama problemleri konusunda potansiyelini kanıtlamaktadır. Çok araçlı sistemlerde takım davranışını gerçekleştirmek için katmanlı mimarilerin kullanılması zaman ve işçilik açısından yüksek maliyetlidir. Ayrıca görev planlama, kontrol, karar verme gibi problemlerde optimizasyon ve matematiksel modelleme yöntemleri yeterince hızlı olmamakla birlikte optimal bir sonuç elde etmek bazen mümkün olmamaktadır. Bu problemlerin çözümünü mümkün ve efektif hale getirmek için öğrenme tabanlı yöntemlerin iyi bir alternatif olduğu görülmektedir. Bu sebeple bu çalışmada iki ana konu ele alınmıştır. Birincisinde, çok ajanlı sistemlerde düşük v seviyeli aksiyonlar ile derin pekiştirmeli öğrenme yöntemleri kullanılarak koordineli takım davranışı öğrenimi ele alınmıştır. Bu kapsamda bir simülasyon ortamı geliştirilmiş ve bu ortamda derin pekiştirmeli öğrenme yöntemleri kullanılarak avcıların koordinasyon ile avları yakalaması amaçlanmıştır. Böylelikle düşük seviyeli hız ve hareket aksiyonlarını kullanarak takım koordinasyon davranışı öğrenimi ile tek ajanın yapabileceğinin üzerine çıkılması hedeflenmektedir. İkinci olarak çok araçlı sistemlerde merkezi görev planlama ve dağıtık gerçekleştirme üzerine durulmuştur. Düşük seviyeli davranışlardan koordinasyon öğrenmek yerine görev öncesi planlama ile araçlar arası koordineli rota planlaması yaparak araçların elde edilen rotaları dağıtık olarak gerçekleştirmesi hedeflenmektedir. Araç rota planlama problemi kombinatorik ve NP-zor bir problem olmakla beraber genellikle klasik optimizasyon yöntemleriyle çözülmektedir. Fakat bu yöntemler ile çok iyi bir sonucun elde edilmesi uzun sürmekte, hatta bazen kısıtları sağlayan yeterince iyi bir sonuç elde edilememektedir. Daha emniyetli ve hızlı sonuç vermekte olan hiyerarşik yöntemler, öğrenme tabanlı yöntemler ve hibrit yöntemler bu çalışmada önerilmiştir. Bu kapsamda öncelikle homojen araçlarda araç rotalama, kapasite kısıtlı homojen araçlarda rotalama, heterojen araçlarda rota planlama problemleri üzerine deneyler gerçekleştirilmiştir. Son olarak heterojen araçlarda görev planlama probleminin çözümünden elde edilen rotaları 5 ayrı kara aracının bulunduğu ve her bir aracın hareket planlama çerçevesine sahip olduğu bir simülasyon ortamında kullanarak konsept doğrulaması gerçekleştirilmiştir. Özetle, yapılan çalışmalar sonucunda birinci çalışmada çok ajanlı sistemlerde koordineli davranış öğreniminin mümkün olabileceği gösterilmiştir. İkinci çalışmada ise öğrenme tabanlı ve hiyerarşik yöntemlerin çok daha hızlı çalıştığı kanıtlanmıştır. Önerilen hibrit yöntem ile derin pekiştirmeli öğrenme ve sezgisel optimizasyon yöntemlerinin elde ettiği çözümlerde iyileştirme sağlanmıştır. Problem boyutu büyüdüğünde elde edilen iyileştirme miktarı da artmaktadır.
Summary, etc. Today, multi-agent systems have taken their place in the military sectors as well as in civil sectors such as gaming, health, logistics and transportation, and since they are more efficient and reliable methods than centralized approaches, studies on this subject are becoming more common day by day. It is known that artificial intelligence and machine learning-based learning methods provide many successes with data-centric supervised approaches in difficult problems such as visual and language problems, which are almost impossible to model mathematically. In the reinforcement learning approach, it reduces the burden of data collection by interacting with the environment with the unsupervised learning method in control and decision-making problems. Deep reinforcement learning proves its potential in decision making and planning problems with its performance in games such as Go and Starcraft. Using layered architectures to implement team behavior in multi-vehicle systems is known to be costly in terms of time and labor. In addition, optimization and mathematical modeling methods are not fast enough in problems such as task planning, control and decision making and sometimes it is not possible to obtain the result. Learning-based methods seem to be a good alternative to make this more feasible and effective. Therefore, in this study, basically two main issues are discussed. First, vii learning of coordinated team behavior using deep reinforcement learning methods with low-level actions in multi-agent systems is discussed. In this context, a simulation environment with 2 agents and 10 prey was developed and it was aimed to catch the prey by using deep reinforcement learning methods in this environment. Thus, it is aimed to exceed the ability of a single agent with team coordination by learning coordinated behavior with low-level speed, movement actions. The second is about central task planning and distributed execution in multi-vehicle systems. Instead of learning coordination from low-level behaviors, it is aimed to realize distributed route execution after making coordinated route planning between vehicles by making pre-mission planning. Although the vehicle route planning problem is a combinatorial and NP-hard problem, it is usually solved by classical optimization methods. However, it may take minutes to achieve a very good result with these methods, and sometimes they cannot be optimized enough and give low performed results. Some hierarchical methods, learning-based methods and hybrid methods have been proposed as methods that will give safer and faster results to classical optimization methods. In this context, first of all, a number of experiments were carried out on vehicle routing in homogeneous vehicles, routing in homogeneous vehicles with limited capacity, route planning problems in heterogeneous vehicles. Finally, the concept verification was carried out in a simulation environment where there are 5 different ground vehicles and each vehicle has a motion planning framework, and the study was concluded by performing mission planning solutions in heterogeneous vehicles. In summary, as a result of the studies, it was seen that learning of coordinated behavior in multi-agent systems is possible in the first study. As a result of the second study, learning-based and hierarchical methods work much faster and give successful results. Although deep reinforcement learning methods yield successful results, they give safer and better results when used as an initial solution generator for heuristic optimization methods in a hybrid way.
653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term Derin pekiştirmeli öğrenme
Uncontrolled term Optimizasyon
Uncontrolled term Hibrit yöntemler
Uncontrolled term Koordinasyon
Uncontrolled term Görev planlama
Uncontrolled term Rota planlama
Uncontrolled term Sezgisel yöntemler
Uncontrolled term Çok ajanlı sistemler
Uncontrolled term Deep reinforcement learning
Uncontrolled term Heuristics
Uncontrolled term Optimizaton
Uncontrolled term Mission planning
Uncontrolled term Route planning
Uncontrolled term Coordination
Uncontrolled term Multi-agent system
700 1# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Özbayoğlu, A. Murat
9 (RLIN) 125250
Relator term advisor
710 ## - ADDED ENTRY--CORPORATE NAME
Corporate name or jurisdiction name as entry element TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi.
Subordinate unit Fen Bilimleri Enstitüsü
9 (RLIN) 77078
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Koha item type Thesis
Source of classification or shelving scheme Other/Generic Classification Scheme
Holdings
Withdrawn status Lost status Source of classification or shelving scheme Not for loan Collection code Home library Current library Shelving location Date acquired Source of acquisition Total Checkouts Full call number Barcode Date last seen Copy number Date shelved Koha item type
    Other/Generic Classification Scheme Ödünç Verilemez-Tez / Not For Loan-Thesis Tezler Merkez Kütüphane Merkez Kütüphane Tez Koleksiyonu / Thesis Collection 11/11/2022 Bağış / Donation   TEZ TOBB FBE BİL YL’22 AKT TZ01457 11/11/2022 1 11/11/2022 Thesis
Devinim Yazılım Eğitim Danışmanlık tarafından Koha'nın orjinal sürümü uyarlanarak geliştirilip kurulmuştur.