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Simulating Behavior Diversity in BioCrowds

Knob, Paulo Ricardo 22 August 2018 (has links)
Submitted by PPG Ci?ncia da Computa??o (ppgcc@pucrs.br) on 2018-10-04T19:48:28Z No. of bitstreams: 1 Paulo_Ricardo_Knob_dis.pdf: 15412485 bytes, checksum: d5fc868fa02ec06b2e29e6848c4b37ae (MD5) / Approved for entry into archive by Sheila Dias (sheila.dias@pucrs.br) on 2018-10-08T14:18:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Paulo_Ricardo_Knob_dis.pdf: 15412485 bytes, checksum: d5fc868fa02ec06b2e29e6848c4b37ae (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-08T14:37:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Paulo_Ricardo_Knob_dis.pdf: 15412485 bytes, checksum: d5fc868fa02ec06b2e29e6848c4b37ae (MD5) Previous issue date: 2018-08-22 / A maioria das t?cnicas dispon?veis hoje em dia para simula??o de multid?es est? focada em uma situa??o espec?fica, por exemplo, evacua??o em eventos perigosos. Poucas t?cnicas consideram os aspectos culturais e de personalidade presentes em uma sociedade para determinar o comportamento dos agentes. Portanto, este trabalho tem como objetivo construir um framework capaz de lidar com diferentes teorias culturais e de personalidade como input, traduzindo-as em uma parametriza??o de grupo, que vai determinar o comportamento de grupos e multid?es em ambientes virtuais. Al?m disso, inclu?mos no BioCrowds uma resposta de conforto para os agentes, em termos de densidade e caracter?sticas t?rmicas do ambiente. Os resultados indicam que os mapeamentos culturais / psicol?gicos parecem promissores, uma vez que os agentes foram capazes de se comportar conforme o esperado. Al?m disso, os agentes foram capazes de reagir devido ao conforto t?rmico e de densidade, melhorando sua capacidade de reagir ?s mudan?as do ambiente. / Most of the techniques available nowadays for crowd simulation are focused on a specific situation, e.g. evacuation in hazardous events. Very few of them consider the cultural and personality aspects present in a society to determine the behavior of agents. Therefore, this work aims to build a framework able to deal with different cultural and personality theories as input, and translate them into a group parametrization, which is going to determine the behavior of groups and crowds in virtual environments. Also, we include in BioCrowds a comfort response for agents, in terms of density and thermal characteristics of the environment. Results indicate that the cultural/psychological mappings seem promising, since agents were able to perform as intended. Additionally, agents were able to react due to thermal and density comfort, improving their ability to react to environmental changes.
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[en] A SIMULATION STUDY OF TRANSFER LEARNING IN DEEP REINFORCEMENT LEARNING FOR ROBOTICS / [pt] UM ESTUDO DE TRANSFER LEARNING EM DEEP REINFORCEMENT LEARNING EM AMBIENTES ROBÓTICOS SIMULADOS

EVELYN CONCEICAO SANTOS BATISTA 05 August 2020 (has links)
[pt] Esta dissertação de mestrado consiste em um estudo avançado sobre aprendizado profundo por reforço visual para robôs autônomos através de técnicas de transferência de aprendizado. Os ambientes de simulação testados neste estudo são ambientes realistas complexos onde o robô tinha como desafio aprender e transferir conhecimento em diferentes contextos para aproveitar a experiência de ambientes anteriores em ambientes futuros. Este tipo de abordagem, além de agregar conhecimento ao robô autônomo, diminui o número de épocas de treinamento do algoritmo, mesmo em ambientes complexos, justificando o uso de técnicas de transferência de aprendizado. / [en] This master s thesis consists of an advanced study on deep learning by visual reinforcement for autonomous robots through transfer learning techniques. The simulation environments tested in this study are highly realistic environments where the challenge of the robot was to learn and tranfer knowledge in different contexts to take advantage of the experiencia of previous environments in future environments. This type of approach besides adding knowledge to the autonomous robot reduces the number of training epochs the algorithm, even in complex environments, justifying the use of transfer learning techniques.

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