Název:
Heuristiky pro hraní hry Scotland Yard
Překlad názvu:
Heuristics for the Scotland Yard Board Game
Autoři:
Cejpek, Michal ; Zbořil, František (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2024
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Tato práce se zabývá možností použití algoritmů hlubokého a posilovaného učení pro řešení problémů s neúplnou informací. Konkrétně je hlavním zkoumaným algoritmem PPO – Proximal Policy Optimization (optimalizace proximální politiky). K účelu otestování vhodnosti algoritmu PPO, byla vytvořena zjednodušená implementace hry Scotland Yard a také prostředí pro trénování a testování algoritmů. Z provedených experimentů této práce vzešlo, že algoritmus PPO je velmi vhodný na řešení problémů s neúplnou informací. Agenti při trénování velmi rychle získali pojem o cílech hry a vybudovali vhodné strategie pro naplnění těchto cílů.
This thesis explores the possibility of using deep and reinforcement learning algorithms to solve problems with incomplete information. The main algorithm under investigation is PPO – Proximal Policy Optimization. In order to test the suitability of the PPO algorithm, a simplified implementation of the Scotland Yard game was created as well as an environment for training and testing the algorithms. From performed experiments, it emerged that the PPO algorithm is very suitable for solving problems with incomplete information. The agents very quickly gained a sense of the game’s goals and built appropriate strategies to meet those goals through training.
Klíčová slova:
DQN; Posilované učení; Proximální optimalizace politiky; Scotland Yard; Umělá inteligence ve hrách; Artificial Intelligence in Games; DQN; Proximal Policy Optimization; Reinforcement Learning; Scotland Yard
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: https://hdl.handle.net/11012/247489