title: Applying reinforcement learning methods for developing robot football game strategy
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Томчин Дмитрий Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Tomcin Dmitrij Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Калитин Александр Олегович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kalitin Aleksandr Olegovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Липкович Михаил
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Lipkovic Mihail
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:46Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:46Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 063761
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32482
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассматривается применение методов обучения с подкреплением для разработки стратегии игры в футбол роботов. Была решена задача забивания гола со штрафной линии с помощью Deep Q-learning, также были применены на практике вспомогательные приемы, улучшающие сходимость процесса обучения. Был разработан программный комплекс, позволяющий решать и другие задачи разработки стратегии. Тем самым была доказана применимость методов обучения с подкреплением в данной области.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, we considered the use of reinforcement learning methods to develop a strategy for playing robot football. The problem of scoring a goal from the penalty line was solved with the help of Deep Q-learning, and auxiliary techniques were also applied in practice to improve the convergence of the learning process. A software package was developed that allows you to solve other tasks of strategy development. This proved the applicability of reinforcement learning methods in this area.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: робототехника
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: робофутбол
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обучение с подкреплением
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: robotics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: robofootball
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: reinforcement learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep q-learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: python
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: pytorch
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Applying reinforcement learning methods for developing robot football game strategy
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение методов обучения с подкреплением для разработки стратегии игры в футбол роботов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Kalitin_Aleksandr_Olegovic.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32482/1/VKR_Kalitin_Aleksandr_Olegovic.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 5,62 MB
resources.filename: reviewSV_kalitin.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32482/2/reviewSV_kalitin.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1,36 MB
resources.filename: reviewSV_kalitin_eng.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32482/3/reviewSV_kalitin_eng.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1,23 MB