keywords:"opponent modelling" - Výsledky hledání - Digitální repozitář

host :: přihlásit Digitální repozitář
		Hledej		Nový záznam		Nápověda		O repozitáři

Hlavní stránka > Výsledky hledání: keywords:"opponent modelling"

Hledej:

Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání

Hledej ve sbírkách:

Seřadit podle:	Zobrazit výsledky:	Výstupní formát:

	Opponent Modelling in Games with Imperfect Information Kovačič, Milan ; Schmid, Martin (vedoucí práce) ; Hartman, David (oponent) Tato práce se zabývá problematikou oponent modelingu. Cílem této práce je představit rozumnou selekci technik, které predikují chování oponentů v hrách bez perfektní informace a rozumně tuto výhodu využívají. V této práci jsem se zaměřil na osvětlení fundamentálních pojmů, představení předmětných technik a na bezpečnost oponent modelingu vzhledem na platformu hry poker. Výzkum ukázal, že efektivní oponent modeling je možný s vyhovujici bezpečností a zároveň překvapivou efektivitou v komparaci s pesimistickým pristupem hledání Equilibria. Úplný záznam
	Integrating Probabilistic Model for Detecting Opponent Strategies Into a Starcraft Bot Šmejkal, Pavel ; Černý, Martin (vedoucí práce) ; Bída, Michal (oponent) Nedávný výzkum na poli umělé inteligence (UI) pro real time strategie (RTS) poukázal na potřebu vývoje počítačem ovládaných hráčů (botů) se schopností adaptovat svoji strategii v závislosti na akcích oponenta. Mezitím co pozorujeme pokrok v detekování oponentovy strategie mimo hru, použití této informace ve hře zatím neslaví úspěch. Představujeme verzi UAlbertaBota obohacenou o existující probabilistický algoritmus pro strojové učení s učitelem ze záznamů z hry a predikci strategie. Tento bot schopný adaptovat svoji strategii se ukázal být lepším než náhodný bot, jak znázorňujeme na simulovaném turnaji botů ve hře StarCraft: Brood War. Naše práce také poukazuje na důležitost scoutování a adaptace strategie. Dalším zlepšováním strategií může být dosaženo umělé inteligence schopné zápasit s lidskými hráči. Úplný záznam
	Opponent Modelling in Games with Imperfect Information Kovačič, Milan ; Schmid, Martin (vedoucí práce) ; Hartman, David (oponent) Tato práce se zabývá problematikou oponent modelingu. Cílem této práce je představit rozumnou selekci technik, které predikují chování oponentů v hrách bez perfektní informace a rozumně tuto výhodu využívají. V této práci jsem se zaměřil na osvětlení fundamentálních pojmů, představení předmětných technik a na bezpečnost oponent modelingu vzhledem na platformu hry poker. Výzkum ukázal, že efektivní oponent modeling je možný s vyhovujici bezpečností a zároveň překvapivou efektivitou v komparaci s pesimistickým pristupem hledání Equilibria. Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.

Digitální repozitář :: :: :: ::
Powered by v1.1.2
Spravuje

Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky English