Takviyeli öğrenme için yapay atom algoritması (A3) kullanımı

Abstract

Bu tezde, metasezgisel bir algoritma olan Yapay Atom Algoritmasının, Takviyeli Öğrenme Algoritması ile kullanılması ve bu algoritmanın Av Avcı problemi üzerinde uygulanarak bu tür problemlere uygun olup olmayacağının görülmesi amaçlanmıştır. Bu çalışmada takviyeli öğrenme algoritmalarından olan Q öğrenme algoritması kullanılarak av avcı probleminin çözümü elde edilmiştir. Diğer metasezgisel algoritmaların birçoğunda olduğu gibi doğadan esinlenen ve kimyasal bileşiklerin oluşumuna dayanan bir algoritma olan Yapay atom algoritması, av avcı problemine uyarlanarak bir uygulama geliştirilmiştir. Çalışmanın sonucunda Yapay Atom Algoritmasının problemin çözümünde başarılı olduğu ve bu tür optimizasyon problemlerine kolaylıkla uygulanabildiği görülmüştür.

In this thesis, it is intended to be seen the using Artificial Atom Algorithm which is a metaheuristics algorithm, with Reinforcement Learning Algorithm and whether it is appropriate for such problems by applying this algorithm on Prey Hunter problem. In this study, it is obtained the solution of Prey Hunter problem using the Q Learning algorithm which is a Reinforcement learning algorithm. An application has been developed by applying Artificial Atom Algorithm to prey hunter problem which is an algorithm that based on naturel process as in many of metaheuristics algorithms and it is based on chemical process of compound formation. In the end of the study, it has been observed that Algorithm Artificial Atoms is successful in solving the problem and it can be easily applied to such optimization problem.