| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Гулис, А. А. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-06-08T07:08:54Z | - |
| dc.date.available | 2026-06-08T07:08:54Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Гулис, А. А. Алгоритмы глубокого обучения с подкреплением в кооперативно-соревновательной среде /А. А. Гулис // Компьютерные системы и сети : сборник материалов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2026. – С. 249–250. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64056 | - |
| dc.description.abstract | В докладе приведены результаты сравнительного анализа алгоритмов глубокого обучения с подкреплением (Deep Reinforcement Learning, DRL) применительно к задаче управления автономными агентами в кооперативно-соревновательной среде. Оценка эффективности алгоритмов выполнена на базе актуального клиента многопользовательской игры Tanks Blitz в формате боя «2 на 2» с учетом жестких ограничений пропускной способности среды. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | алгоритмы глубокого обучения | en_US |
| dc.subject | Deep Reinforcement Learning | en_US |
| dc.subject | многопользовательские игры | en_US |
| dc.subject | Tanks Blitz | en_US |
| dc.title | Алгоритмы глубокого обучения с подкреплением в кооперативно-соревновательной среде | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| Appears in Collections: | Компьютерные системы и сети : материалы 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2026)
|
