Создание самообучающихся алгоритмов прохождения компьютерных игр на основе платформы OpenAI

Целью данной работы является построение и обучение нескольких нейронных сетей, которые смогут обучиться для успешного прохождения нескольких игр. В процессе работы для одной сети была использована только одна архитектура, способ и параметры обучения для того, чтобы получить максимально обобщенное решение. В ходе работы был проведен обзор существующих алгоритмов, их классификация и сравнительный анализ. Также было изучено два основных подхода к решению задач: Эволюционный и Генетический алгоритмы обучения нейронной сети. На их основе было построено два алгоритма, каждый из которых решает 2 выбранные задачи. В течение работы был проведен анализ полученных решений и сравнительный анализ двух подходов. Способность решать различные компьютерные игры с одной общей архитектурой нейронной сети демонстрирует состоятельность самообучающихся алгоритмов для решения поставленных задач. Это значит, что подобные модели в дальнейшем могут послужить основой для алгоритмов, решающих практические задачи.