Pekiştirmeli Öğrenme Yöntemiyle Farklı Görevlerin Robotlara Öğretilmesi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Atatürk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2016
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Rüstem Özakar
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Barış Özyer
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Pekiştirmeli Öğrenme, bilgisayar bilimleri dalı başta olmak üzere, birçok bilim dalında kullanılan, son yıllarda oldukça yoğun ilgi gösterilen bir makine öğrenmesi metodudur. Pekiştirmeli öğrenmede, ajan istenen bir davranışı deneme-yanılma yöntemiyle öğrenir. Önceden hazırlanmış bir veriseti ile eğitim görmez. Öğrenme ödül sistemiyle gerçekleşir. Bu tezde, üç farklı kontrol problemine, üç farklı pekiştirmeli öğrenme algoritması farklı parametreler kullanılarak uygulanmıştır. Bu problemlerden ilki, literatürde sıklıkla çalışılan ters sarkacın (inverted pendulum) dengede tutulması problemidir. Diğer iki problem, top düşürmeme ve top fırlatma, bu tezde oluştur-duğumuz yeni problemlerdir. top düşürmeme, iki robotik link üzerine bırakılan topun linklerin hareketiyle düşmeden tutulmasını öğretmeyi amaçlamaktadır. Top fırlatma, sabit açısal hızla dönen bir linkin ucuna bağlı bir topu en uzağa fırlatabilmek için topun fırlatılacağı anı öğretmeyi amaçlamaktadır. Bu problemlere, Q-öğrenmesi, SARSA ve Adaptif Sezgisel Kritik (Adaptive Heuristic Critic) algoritmaları, Box2d simülatöründe robotik manipülatörler oluşturularak gerçeklenmiştir. Bu manipülatörler için, bir pekiştirmeli öğrenme durum-uzay oluşturma biçimi olan, yeni Boxes algoritmaları geliştirilmiştir. Simülasyonlarda elde edilen sonuçlar detaylı bir şekilde analiz edilmiştir.