Syvä vahvistusoppiminen moniagenttijärjestelmien kommunikoinnin kehittämisessä
Varjamo, Julia (2024)
Varjamo, Julia
2024
Tietojenkäsittelytieteiden kandidaattiohjelma - Bachelor's Programme in Computer Sciences
Informaatioteknologian ja viestinnän tiedekunta - Faculty of Information Technology and Communication Sciences
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Hyväksymispäivämäärä
2024-05-15
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:tuni-202405135753
https://urn.fi/URN:NBN:fi:tuni-202405135753
Tiivistelmä
Useat tosielämän ongelmat vaativat hajautettua lähestymistapaa niiden ratkaisemiseksi. Moniagenttijärjestelmät koostuvat älykkäistä agenteista, jotka kykenevät yhdessä ratkaisemaan monimutkaisiakin ongelmia. Tehokkaan yhteistyön saavuttamiseksi agenttien tulee kommunikoida keskenään. Kommunikaatio mahdollistaa tiedonjaon moniagenttijärjestelmissä, edistäen agenttien oppimista sekä toiminnan koordinointia. Vaikka oppiminen on älykkäille agenteille ominaista, on kommunikaatio usein toteutettu ennalta määritellyillä kommunikaatiopolitiikoilla, tavoitteena toimia optimaalisimpien toimintatapojen oppimisen apuvälineenä. Syvä- ja vahvistusoppimisen edistykset ovat tarjonneet uusia mahdollisuuksia kommunikoinnin toteuttamiseen moniagenttijärjestelmissä, ja kommunikaatiota on alettu tutkia agenttien opittavana kykynä.
Tämän tutkielman tavoitteena on selvittää, miksi agenttien välistä kommunikaatiota kannattaa kehittää ja miten kommunikaatiota voidaan oppia moniagenttijärjestelmissä. Lisäksi tutustutaan yhteen syvää vahvistusoppimista hyödyntävistä menetelmistä, jolla kommunikaatiopolitiikkoja on onnistuttu kehittämään. Tutkielma on toteutettu kirjallisuuskatsauksena ja sisältää relevanteimmat taustateoriat aiheen ymmärtämiseksi. Taustateorioiden jälkeen syvennytään kommunikoinnin merkitykseen ja sen kehittämiseen moniagenttijärjestelmissä.
Tutkielman tulokset osoittavat, että tehokas agenttien välinen kommunikointi parantaa moniagenttijärjestelmien toimintaa sekä agenttien koordinointia ja yhteistyötä. Agenttien samanaikaisesta oppimisesta ja sopeutumisesta johtuen optimaalisimpien politiikkojen etukäteen määrittely on hankalaa. Täten agenttien oppiessa itse optimaalisimmat kommunikaatiopolitiikat moniagenttijärjestelmien sopeutumiskyky kasvaa ja skaalautuvuus helpottuu. Syvä- ja vahvistusoppimisen menetelmät kommunikaatiopolitiikkojen oppimisessa mahdollistavat moniagenttijärjestelmille ominaisten suurten datamassojen käsittelyn ja kokemuksesta oppimisen.
Tämän tutkielman tavoitteena on selvittää, miksi agenttien välistä kommunikaatiota kannattaa kehittää ja miten kommunikaatiota voidaan oppia moniagenttijärjestelmissä. Lisäksi tutustutaan yhteen syvää vahvistusoppimista hyödyntävistä menetelmistä, jolla kommunikaatiopolitiikkoja on onnistuttu kehittämään. Tutkielma on toteutettu kirjallisuuskatsauksena ja sisältää relevanteimmat taustateoriat aiheen ymmärtämiseksi. Taustateorioiden jälkeen syvennytään kommunikoinnin merkitykseen ja sen kehittämiseen moniagenttijärjestelmissä.
Tutkielman tulokset osoittavat, että tehokas agenttien välinen kommunikointi parantaa moniagenttijärjestelmien toimintaa sekä agenttien koordinointia ja yhteistyötä. Agenttien samanaikaisesta oppimisesta ja sopeutumisesta johtuen optimaalisimpien politiikkojen etukäteen määrittely on hankalaa. Täten agenttien oppiessa itse optimaalisimmat kommunikaatiopolitiikat moniagenttijärjestelmien sopeutumiskyky kasvaa ja skaalautuvuus helpottuu. Syvä- ja vahvistusoppimisen menetelmät kommunikaatiopolitiikkojen oppimisessa mahdollistavat moniagenttijärjestelmille ominaisten suurten datamassojen käsittelyn ja kokemuksesta oppimisen.
Kokoelmat
- Kandidaatintutkielmat [8430]