Applications of Reinforcement Learning in Modeling Autonomous Behaviour - Valacsay, Branislav
Táto štúdia predstavuje praktickú aplikáciu posilňovacieho učenia (RL) pre autonómne riadenie vozidiel v simulačnom prostredí Gymnasium CarRacing-v0. Primárnym cieľom bolo navrhnúť a vyškoliť agenta schopného autonómnej navigácie po procedurálne generovaných pretekárskych tratiach s využitím metodík hlbokého posilňovacieho učenia. Výskum využil algoritmus optimalizácie proximálnej politiky (PPO), implementovaný prostredníctvom knižnice Stable-Baselines3, ktorá bola vybraná pre svoju preukázateľnú účinnosť a robustnosť v doménach kontinuálnej akcie. Tréningový proces bol vykonaný v jazyku Python s použitím frameworkov PyTorch a Gymnasium.