Deneyim tekrarlı pekiştirmeli öğrenme yöntemlerinin otonom park probleminde kıyaslanması
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
İçinde bulunduğumuz çağda gerek yolcu taşımacılığı gerekse yük taşımacılığı büyük önem taşımaktadır. Araçların hedef noktaya ulaştıklarında park etmeleri hem insanlar için hem otomatik park sistemleri için oldukça zorlayıcı bir görevdir. Geleneksel kontrol yöntemlerinin yetersiz kaldığı bu görev için yapay zekâ tabanlı yöntemlerden yardım alınmaktadır. Bu tarz problemlerin çözümü için yaygın olarak kullanılan yöntem sezgisel arama algoritmaları ile yol planlayıp geleneksel kontrol yöntemleri ile planlanan yolu takip etmektir. Diğer taraftan pekiştirmeli öğrenme algoritmaları gelişmekte olan ve bu tarz problemlerin çözümünde kullanılabilecek yapay zekâ algoritmalarıdır. HER (İng. Hindsight Experience Replay) yöntemi ise pekiştirmeli öğrenme algoritmaları ile kullanıldığında başarısız denemelerindeki performansı arttıran sarmal (İng. wrapper) algoritmadır. Bu tezde TD3 (İng. Twin Delayed Policy Gradient), DDPG (İng. Deep Deterministic Policy Gradient), SAC (İng. Soft Actor Critic) pekiştirmeli öğrenme algoritmaları çalışılmıştır. Literatürde ham halleri ile farklı problemler üzerinde kıyaslaması yapılmış bu algoritmaların HER algoritması ile otonom park probleminde kıyaslanması literatüre katkı sağlamıştır. Tasarlanan çalışma ortamında sürekli uzayda (İng. continuous space) gaz ve direksiyon komutları kontrol edilen bir araç modeli üzerinde HER destekli pekiştirmeli öğrenme yöntemleri ile yapay zekâ kontrol sistemi tasarlanmıştır. Tasarlanan kontrol sistemi aracı kontrol ederek hedef noktaya park etmesini sağlamaktadır. Yapılan çalışmalarla kullanılan pekiştirmeli öğrenme yöntemlerinin otonom park problemini çözebileceği gösterilmiş ve algoritma performansları kıyaslanmıştır. Yapılan deneyler göstermiştir ki, DDPG algoritmasının geliştirilmiş versiyonu olarak lanse edilen TD3 algoritması HER ile otonom park probleminde kullanıldığında DDPG algoritmasından iyi bir performans sergileyememiştir. Bu çalışmada kullanılan algoritmaların en başarılısı SAC algoritması çıkmıştır.
Author
Mehmet Ertekin
Institution
How to Cite
Mehmet Ertekin (Yüksek Lisans Tezi). Deneyim tekrarlı pekiştirmeli öğrenme yöntemlerinin otonom park probleminde kıyaslanması, 2021, Hacettepe University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Hacettepe University
- The discord between the elements and human nature: Ecophobia and Renaissance English drama(2018)
- Gençlerin ve Gençlik Çalışanlarının Gözünden Gençlik Politikaları ve Hizmetlerinin Değerlendirilmesi(2022)
- Characterization of Ayvalik (Edremit yaglik) extra virgin olive oils volatile compounds with SPME-GC/MS and Raman spectroscopy(2018)
- An analysis of the intonation patterns of if-clauses in Turkish English majors(2017)
- A critical evaluation of pronunciation teaching in an ELT department in Turkey(2023)
- Çocuk işçi nedenli boykot tehdidinin Fildişi Sahili kakao üretimine etkisi(2018)
