Taktik Çevre Simülasyon Programlarında Sanal Varlıkların Pekiştirmeli Öğrenme İle Eğitilmesi

Günümüzde uçuş eğitimlerinin büyük bir kısmı güvenlik gerekçeleri, gerçek araçların bakım, onarım ve kullanım maliyetleri, eğitim için gerekli olan savaş koşullarının gerçek dünyada zor oluşturulması gibi sebeplerden ötürü uçuş simülatörleri üzerinden gerçekleştirilmektedir. Bu uçuş simülatörleri genellikle taktik çevre yazılımları ile entegre çalışırlar ve pilotun kontrol ettiği yüksek gerçeklik sadakat derecesine sahip varlıklarla birlikte senaryoyu oluşturan diğer düşük gerçeklik sadakat derecesine sahip varlıklar bu taktik çevre simülasyon programları ile yönetilirler. Mevcut taktik çevre simülasyon programlarında ortamdaki varlıkların kontrolleri geleneksel kontrol dallanmaları ile uzman ekipler tarafından programlanmak suretiyle gerçekleştirilmektedir. Bu şekilde tasarlanan simülasyonlarda karşılaşabilecek bütün durum olasılıklarını düşünmek zaman almaktadır ve yazılımsal anlamda oldukça güçtür. Ayrıca simülasyonda kullanılan sanal varlıkların statik olarak tasarlanması oldukça sınırlı ve kendini tekrarlayan senaryolara olduğu gibi katı davranış modellerine de sebep olmaktadır. Bu ve benzeri problemler için taktik çevre sümülasyonlarındaki sanal varlıkların eğitilmesi ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Bu varlıkların eğitilmesi için pekiştirmeli öğrenme algoritmalarından olan proksimal politika optimizasyonu tercih edilmiştir. Çalışmalar ticari bir taktik çevre simülasyon programı üzerinde gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak proje kapsamında kullanılan algoritmaların sanal varlıkları eğitmek için uygunluğu gösterilmiştir. Buna ek olarak birden çok sanal varlığın bulunduğu senaryolarda tüm varlıkların akıllandırılması suretiyle bir ekip olarak çalışabileceği ispatlanmıştır.

Erişime Açık
Görüntülenme
3
22.03.2024 tarihinden bu yana
İndirme
1
22.03.2024 tarihinden bu yana
Son Erişim Tarihi
18 Mayıs 2024 13:34
Google Kontrol
Tıklayınız
Tam Metin
Tam Metin İndirmek için tıklayın Ön izleme
Detaylı Görünüm
Eser Adı
(dc.title)
Taktik Çevre Simülasyon Programlarında Sanal Varlıkların Pekiştirmeli Öğrenme İle Eğitilmesi
Yayın Türü
(dc.type)
Tez
Yazar/lar
(dc.contributor.author)
BÜYÜKOFLAZ, Fatiha Nur
Atıf Dizini
(dc.source.database)
Diğer
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Pekiştirmeli Öğrenme
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Uçuş Simülatörü
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Taktik Çevre Simülasyon Programları
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Proksimal Politika Optimizasyonu
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Sanal Varlıkların Eğitilmesi
Yayıncı
(dc.publisher)
KTO Karatay Üniversitesi
Tez Danışmanı
(dc.contributor.advisor)
ALTUN, Hüseyin Oktay
Yayın Tarihi
(dc.date.issued)
2021
Kayıt Giriş Tarihi
(dc.date.accessioned)
2022-01-04T07:36:30Z
Açık Erişim tarihi
(dc.date.available)
2022-01-04T07:36:30Z
Tez Türü
(dc.type.thesis)
Yüksek Lisans
Özet
(dc.description.abstract)
Günümüzde uçuş eğitimlerinin büyük bir kısmı güvenlik gerekçeleri, gerçek araçların bakım, onarım ve kullanım maliyetleri, eğitim için gerekli olan savaş koşullarının gerçek dünyada zor oluşturulması gibi sebeplerden ötürü uçuş simülatörleri üzerinden gerçekleştirilmektedir. Bu uçuş simülatörleri genellikle taktik çevre yazılımları ile entegre çalışırlar ve pilotun kontrol ettiği yüksek gerçeklik sadakat derecesine sahip varlıklarla birlikte senaryoyu oluşturan diğer düşük gerçeklik sadakat derecesine sahip varlıklar bu taktik çevre simülasyon programları ile yönetilirler. Mevcut taktik çevre simülasyon programlarında ortamdaki varlıkların kontrolleri geleneksel kontrol dallanmaları ile uzman ekipler tarafından programlanmak suretiyle gerçekleştirilmektedir. Bu şekilde tasarlanan simülasyonlarda karşılaşabilecek bütün durum olasılıklarını düşünmek zaman almaktadır ve yazılımsal anlamda oldukça güçtür. Ayrıca simülasyonda kullanılan sanal varlıkların statik olarak tasarlanması oldukça sınırlı ve kendini tekrarlayan senaryolara olduğu gibi katı davranış modellerine de sebep olmaktadır. Bu ve benzeri problemler için taktik çevre sümülasyonlarındaki sanal varlıkların eğitilmesi ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Bu varlıkların eğitilmesi için pekiştirmeli öğrenme algoritmalarından olan proksimal politika optimizasyonu tercih edilmiştir. Çalışmalar ticari bir taktik çevre simülasyon programı üzerinde gerçekleştirilmiştir. Sonuç olarak proje kapsamında kullanılan algoritmaların sanal varlıkları eğitmek için uygunluğu gösterilmiştir. Buna ek olarak birden çok sanal varlığın bulunduğu senaryolarda tüm varlıkların akıllandırılması suretiyle bir ekip olarak çalışabileceği ispatlanmıştır.
Yayın Dili
(dc.language.iso)
tr
Tek Biçim Adres
(dc.identifier.uri)
http://hdl.handle.net/20.500.12498/5193
Analizler
Yayın Görüntülenme
Yayın Görüntülenme
Erişilen ülkeler
Erişilen şehirler
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve cerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.

creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms