Velibor Trujic · Hochschule Campus Wien
Analyse von Reinforcement Learning für Wegfindung
AbgabeJuni 2023
Umfang59 Seiten
SpracheDeutsch
Forschungsschwerpunkt
Die Arbeit vergleicht Deep Reinforcement Learning mit klassischen Wegfindungsalgorithmen wie A* und Dijkstra. In einer dreidimensionalen Unity-Umgebung werden Recheneffizienz, Anpassungsfähigkeit und Gesamtleistung untersucht – mit Blick auf Spieleentwicklung, Robotik und autonome Navigation.
ForschungsfrageWelche Vor- und Nachteile hat Deep Reinforcement Learning gegenüber klassischen Algorithmen zur Wegfindung in Videospielen?
Künstliche neuronale Netze · Deep Learning · Machine Learning · Reinforcement Learning · Wegfindung
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