Megerősítéses tanulás alkalmazása harcászati járművek irányítására

dc.contributor.advisorBogacsovics, Gergő
dc.contributor.authorAngyal, Sándor
dc.contributor.departmentDE--Informatikai Kar
dc.date.accessioned2026-02-12T18:27:31Z
dc.date.available2026-02-12T18:27:31Z
dc.date.created2025
dc.description.abstractA szakdolgozat a megerősítéses tanulás (Reinforcement Learning) alkalmazási lehetőségeit vizsgálja harcászati járművek, különösen önjáró lövegek autonóm irányításában. A kutatás célja egy olyan intelligens ágens létrehozása volt a Unity ML-Agents szimulációs környezetben, amely a Proximal Policy Optimization (PPO) algoritmus segítségével, explicit programozás nélkül sajátítja el a ballisztikus célzást. A tanítási folyamat hatékonyságának növelése érdekében a Curriculum Learning módszertanát alkalmaztam, három egymásra épülő nehézségi szinten keresztül fejlesztve az ágens képességeit. Az eredmények azt mutatták, hogy statikus, valamint lineárisan mozgó célpontok esetén a rendszer sikeresen megtanulta a célkövetést és a pontos tüzelést. A legkomplexebb, akadályokkal nehezített környezetben a modell képes volt a megfelelő lőállás megkeresésére és a navigációra, ám a döntési láncolat összetettsége miatt a végső stabilizációs fázisban nem ért el teljes konvergenciát. A kísérlet rávilágított a jutalomfüggvények tervezésének kritikus szerepére, illetve arra a problémára, hogy a PPO algoritmus nehezen kezeli a ritka jutalmazással járó, összetett manővereket. A dolgozat konklúziója szerint a komplexebb harcászati szituációk megoldására a jövőben a hierarchikus megerősítéses tanulás bevezetése nyújthat megoldást.
dc.description.courseProgramtervező informatikus
dc.description.degreeBSc/BA
dc.format.extent40
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2437/404425
dc.language.isohu
dc.rights.infoHozzáférhető a 2022 decemberi felsőoktatási törvénymódosítás értelmében.
dc.subjectunity
dc.subjectmegerősítéses tanulás
dc.subject.dspaceInformatika::Számítógéptudomány
dc.titleMegerősítéses tanulás alkalmazása harcászati járművek irányítására
Fájlok
Eredeti köteg (ORIGINAL bundle)
Megjelenítve 1 - 1 (Összesen 1)
Nincs kép
Név:
szakdolgozat.pdf
Méret:
1.05 MB
Formátum:
Adobe Portable Document Format
Leírás:
szakdolgozat
Engedélyek köteg
Megjelenítve 1 - 1 (Összesen 1)
Nincs kép
Név:
license.txt
Méret:
2.35 KB
Formátum:
Item-specific license agreed upon to submission
Leírás: