Detta arbete använder genetiska algoritmer för att få fram ANN hos boids utifrån två uppsättningar regler och jämför de resulterande beteendena med varandra. Boids är simulerade fåglar i en fågelflock som var för sig styrs med enkla regler men som tillsammans bildar ett flockbeteende. Genetiska algoritmer liknar naturens evolution. En population vars egenskaper kodas på ett genom blir bättre på de egenskaperna genom att de bästa individerna väljs ut och får utvecklas mer medans de sämre rensas bort. ANN står för artificiella neurala närvek och ska likna biologiska neurala nätverk och ska med andra ord fungera som en hjärna. Boids följer normalt tre regler. Centrering, hastighetsmatchning och undviker kollisioner. Detta arbete undersöker om boids beter sig mer naturligt om de även måste leta mat och undvika fiender. Det undersöker också en metod för att objektivt kunna mäta naturlighet.

Detta arbete undersöker hur två olika nätverksarkitekturer för artificiella neurala nätverk fungerar i en testmiljö av shooter-karaktär. De två arkitekturer som undersöks är ett feedforward-nätverk samt ett elman-nätverk som tränas med hjälp av evolutionära algoritmer. Skillnaden på de två valda nätverksarkitekturerna är att det sistnämnda har ett korttidsminne. Resultaten visar att det i den testmiljö som använts inte är någon skillnad på de två nätverksarkitekturerna, utan de uppnår i princip samma resultat. Dock så har de beteenden som nätverken uppnått visat på att det är möjligt att använda agenter som är skapade av artificiella neurala nätverk i ett shooter-spel och att de kan generera bra resultat. Något som inte fokuserats på i detta arbete men som skulle vara intressant att kolla vidare på, är till exempel förändring av storleken på nätverken eller att undersöka om ett långtidsminne på det rekurrenta nätverket hade förändrat resultatet.

Denna rapport jämför två nätverksarkitekturer för artificiella neurala nätverk vars uppgift är att realisera ett styrsystem för ett fordon som det även skall lära sig att styra. Jämförelsen bygger på utförda experiment där de båda nätverken fick lära sig att styra ett fordon längs en slumpgenererad väg. Båda nätverken bygger på belöningsbaserad inlärning för att lära sig lösa uppgiften. Resultatet av utvärderingen visar både att nätverken inte hade några problem med att lära sig att styra fordonet och att de inte krävde lång tid för att kunna lära sig hur fordonet skulle styras. Resultaten visar inte heller att någon skillnad fanns i vare sig tillförlitlighet eller generaliseringsförmåga hos de båda nätverksarkitekturerna.

Arbetet som presenteras i den här rapporten handlar om ansiktsigenkänning från webbkameror med hjälp av principal component analysis samt artificiella neurala nätverk av typen feedforward. Arbetet förbättrar tekniken med hjälp av filterbaserade metoder som bland annat används inom ansiktsdetektering. Dessa filter bygger på att skicka med redundant data av delregioner av ansiktet.

Detta arbete går ut på att testa hur två olika träningsmetoder påverkar hur ett artificiellt neuralt nätverk (ANN) presterar i en 2d spelmiljö. Ett belöningsbaserat nätverk som använder genetiska algoritmer har jämförts mot ett exempelbaserat nätverk som använder backpropagation. För att göra detta möjligt att testa så behövde fyra delsteg genomföras. Dessa är utveckling av belöningsbaserad ANN, utveckling av exempelbaserad ANN, utveckling av testmiljö och evaluering av resultat. Resultaten visar att agenten belöningsbaserat nätverk har presterat bättre i det flesta testen men även att den varit mer slumpmässig. Det finns dock undantag där den agenten med exempelbaserat nätverk har varit bättre. Slutsatsen är att efter detta experiment rekommenderas en agent med belöningsbaserat nätverk över en med exempelbaserat men att detta inte är någon garanti för att få optimala resultat. Ett framtida arbete som hade varit intressant är att fokusera på endast en algoritm och se hur träning och skillnader på olika nätverksarkitekturer hade påverkat den.

Detta arbete undersöker två olika tekniker för att evaluera speltillstånd i schack. Teknikerna är samevolution och historiebaserad evolution. De används i kombination med artificiella neurala nätverk och algoritmen minimax. Teknikerna används för att låta två agenter spela schack, genom att välja ut det bästa draget. Kan en agent som bygger på samevolution slå en agent som bygger på historiebaserad evolution? Teknikerna har testats genom att låta agenterna evolveras i 200 generationer var för att sedan låta dem spela mot varandra. Den samevolverade agenten vann tre av 24 matcher, den historiebaserade vann en, och resten slutade i remi. Det tyder på att en samevolverad agent kan slå en historiebaserad, men att de är väldigt lika. Undersökningen tyder på att samevolverade schackagenter har stor risk att hamna i ett lokalt maximum medan historiebaserade gör många bra drag, men saknar strategi för att vinna.

Detta arbete undersöker två tekniker för att evaluera spelplanen i minimaxalgoritmen. Den tekniken som fokuseras mest på i arbetet är ett artificiellt neuralt nätverk som evolveras med hjälp av samevolution. Tekniken är utformad för att inte behöva någon tidigare mänsklig expertis. Den andra tekniken använder heuristiker och mänsklig expertis för att få fram evalueringsfunktionen. Spelet som används för att testa teknikerna är Kinaschack. Resultaten antyder att tekniken i fokus inte fungerar till spelet Kinaschack. En undersökning där tekniken modifierades så att samevolution byttes ut gav ett bättre resultat. Detta behöver inte betyda att problemet är samevolution Men det tyder på att det är en faktor. Tekniken som arbetet fokuserar på är baserad på ett tidigare arbete där spelet Dam användes. Eftersom tekniken har visats fungera tidigare skulle det vara intressant att testa den med fler spel. I slutet av arbetet diskuteras en variant av tekniken för spelet Schack.

Målet med detta verk var att undersöka vilken AI-teknik som är mest lämpad att styra beteende i ett artificiellt ekosystem. En tillståndsmaskin och en genetisk algoritm har implementerats. Dessa AI-tekniker har jämförts med avseende på tre olika aspekter: effektivitet, anpassningsbarhet och flexibilitet. För att kunna genomföra tester har individer och en experimentmiljö implementerats. Testerna gjordes på fyra olika banor. Resultatet från undersökningen talar för att GA är mer fördelaktig att använda än tillståndsmaskiner. Mätningarna visade på att GA tog längre tid att implementera än tillståndsmaskinen, dock är GA generellt mer robust och flexiblare, vilket visade sig när nya beteenden lades till. GA presterar även bättre på merparten av testerna för anpassningsbarheten.  Tillståndsmaskinen var effektivare. När hänsyn togs till antalet anrop respektive algoritm fick, visade det sig att skillnaden var betydligt mindre. Resultatet kan användas som grund till utförliga undersökningar i framtida forskning. Implementationen kan anpassas till andra spel, innehållande ekosystem.

Detta arbete undersöker två tekniker för att evaluera spelplanen i minimaxalgoritmen. Den tekniken som fokuseras mest på i arbetet är ett artificiellt neuralt nätverk som evolveras med hjälp av samevolution. Tekniken är utformad för att inte behöva någon tidigare mänsklig expertis. Den andra tekniken använder heuristiker och mänsklig expertis för att få fram evalueringsfunktionen. Spelet som används för att testa teknikerna är Kinaschack.Resultaten antyder att tekniken i fokus inte fungerar till spelet Kinaschack. En undersökning där tekniken modifierades så att samevolution byttes ut gav ett bättre resultat. Detta behöver inte betyda att problemet är samevolution Men det tyder på att det är en faktor.Tekniken som arbetet fokuserar på är baserad på ett tidigare arbete där spelet Dam användes. Eftersom tekniken har visats fungera tidigare skulle det vara intressant att testa den med fler spel. I slutet av arbetet diskuteras en variant av tekniken för spelet Schack.

Ett försök att berätta en historia med hjälp av arkitektens verktyg. Projektet är en undersökning av vilken roll historieberättande kan ha inom arkitektur. Arbetet kan ses som en övning i att arbeta med arkitektur utifrån en historia. Ämnesvalet är relevant då arkitektur som ritas idag inte nödvändigtvis behöver byggas för att existera. Med skapandet av artificiella världar, i dataspel till exempel, kan arkitekten konstituera helt nya verkligheter. Även inom teatern blir det allt vanligare med så kallade interaktiva föreställningar, där publiken får röra sig fritt i en byggnad och på så sätt styr över sin egen teaterupplevelse. Jag har valt att tolka Karin Boyes dystopiska roman Kallocain. Dystopin känns idag mer aktuell än någonsin då samhället idag allt mer kommit att bli ett övervakningssamhälle präglat av rädsla för det okända och falska alarm. Projektets titel "Den fjärde väggen" är en term som används inom teater. Den syftar på den osynliga vägg tillika den tysta överenskommelse som finns mellan scen och publik vilken låter oss förstå representationer av verkligheten som tillfälliga verkligheter medan pjäsen spelas. Då den osynliga fjärde väggen byts mot en vanlig vägg försvinner den tysta överenskommelsen. Men när scenen blir till rum ändras också vår förståelse av vad som är verklighet och vad som är fiktion. / An attempt of storytelling using the tools of the architect The project is an investigation of what role storytelling could have within the field of architecture. With interactive theatre, where the audience’s choice of movement conducts the theatre experience, architecture within computer games and artificial worlds this kind of specific architecture has relevance. I have chosen to interpret the dystopian novel Kallocain by the Swedish author Karin Boye. Living today in a society permeated by fear for the unknown, false alarms and constant surveillance of citizens for their own security, the dystopia feels more relevant today than ever. The title of the project "The fourth wall" is an expression that is used in the field of theatre. It refers to the invisible wall and the silent agreement between the stage and the audience witch allows us to read representations of reality as temporary realities while watching a play. By altering the invisible wall and make it a real one the silent agreement disappears. But when stage becomes space it also affects our understanding of what I is real and what is fiction.