HyPER: un control neuronal pel simulador TORCS

dc.contributor
Universitat Ramon Llull. La Salle
dc.contributor.author
Costa Riera, Enric
dc.date.accessioned
2025-03-11T20:27:10Z
dc.date.available
2025-03-11T20:27:10Z
dc.date.issued
2011
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/20.500.14342/2701
dc.description.abstract
HyPER (Hybrid backPropagated Evolutive Runner) és un sistema d’aprenentatge artificial que entrenarà un cotxe en un simulador de forma que aquest sigui capaç de córrer en un circuit de forma competitiva. Aquest s’entrenarà mitjançant una xarxa neuronal que a la primera fase d’aprenentatge utilitzarà un algoritme genètic i la segona fase, que refinarà els resultats obtinguts a la primera, utilitzarà una variació de l’algoritme de backpropagation. Per acabar, es compararà el resultat amb altres controladors que s’han desenvolupat amb diverses tècniques d’aprenentatge.
dc.format.extent
106 p.
dc.language.iso
cat
dc.relation.ispartofseries
ENG TFM MUEIG;1925
dc.rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
dc.rights
© Escola Tècnica Superior d'Enginyeria La Salle
dc.rights.uri
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject
Intel·ligència artificial -- TFM
dc.title
HyPER: un control neuronal pel simulador TORCS
dc.type
info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.subject.udc
004
dc.subject.udc
62
dc.embargo.terms
cap
dc.rights.accessLevel
info:eu-repo/semantics/openAccess


Ficheros en el ítem

FicherosTamañoFormatoVer

No hay ficheros asociados a este ítem.

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

La Salle [190]