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MONAMI
METADATEN · DETAIL · PDF
DATA-EDU-MONAMI-ALL-2.6.0 / 2026-06-13

Dokumentprofil

DETAILSEITE

Iteratives Training von KI-Agenten zur Entwicklung von Verhaltensmustern fürr die optimierende Erfüllung diverser Bedürfnisse bei der Interaktion mit seiner Umgebung

Bachelor erkanntSicherheit: nicht erkanntKünstliche IntelligenzNicht eindeutig
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2022
bachelorthesis / doc-type:b…
13358

Metadaten

OAI · FRONTDOOR
Verfasser/inFritsch, Sebastian
Jahr2022
Dokumenttypbachelorthesis / doc-type:bachelorThesis
Sprachedeu
MOnAMi docId13358
OAI-Identifieroai:monami.hs-mittweida.de:13358

Rollenprüfung

KONTROLLE

Automatische Einordnung aus OAI- und Frontdoor-Metadaten.

Krah-Kontext nicht erkanntSicherheit: nicht erkannt

Abstract / Beschreibung

METADATA TEXT
Neuronal gesteuerte Agenten werden über genetische Entwicklung fortgebildet und optimieren somit ihre Verhaltensweisen in einer vorgegebenen Umgebung, um entsprechende Bedürfnisse maximal zu erfüllen. Dafür wird eine statische Umgebung erstellt, in welcher zu bestimmten Zeiten gegebene Orte geöffnet haben. Für die Agenten gilt es nun herauszufi� nden, wie sie ihre Zeit am effektivsten Nutzen können.

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Schlagwörter

KEYWORDS
Künstliche IntelligenzOptimierungddc:006.3

Zitierhinweis nach APA 7

APA 7
Fritsch, S.. (2022). Iteratives Training von KI-Agenten zur Entwicklung von Verhaltensmustern fürr die optimierende Erfüllung diverser Bedürfnisse bei der Interaktion mit seiner Umgebung [Bachelorarbeit, Hochschule Mittweida]. MOnAMi – Hochschulschriftenserver der Hochschule Mittweida. https://monami.hs-mittweida.de/frontdoor/index/index/docId/13358

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