Název:
Umělá inteligence pro deskovou hru
Překlad názvu:
Artificial Intelligence for a Board Game
Autoři:
Tureček, Dominik ; Baskar, Murali Karthick (oponent) ; Beneš, Karel (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2018
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Tato práce navrhuje hráče ovládané umělou inteligencí pro hru Dice Wars. Dice Wars je nedeterministická tahová hra s nulovým součtem. Bylo vytvořeno několik AI hráčů s využitím pravidlového přístupu, algoritmu expecitminimax a logistické regrese. Pro zhodnocení kvality navržených AI hráčů byla vytvořena implementace hry Dice Wars. Z výsledků experimentů vyplývá, že ve hře dvou hráčů je výhodnější hrát agresivněji než v případě vícehráčových her. Ve hře osmi hráčů vyhrává AI využívající expectiminimax přes 60 % her proti náhodným hráčům a 21.4 % her proti ostatním navrženým AI. Ve hrách dvou hráčů dosahuje nejlepších výsledků AI založená na logistické regresi, která jako příznaky používá skóre a počty kostek jednotlivých hráčů. V průměru vyhrává 59.4 % her.
This work proposes and implements AI agents for the game Dice Wars. Dice Wars is turn-based, zero-sum game with non-deterministic move results. Several AI agents were created using rule-based approach, expectiminimax algorithm, and logistic regression. To evaluate the performance of proposed agents, an implementation of the game was created. Results of the experiments have shown that it's preferable to play aggressively in two-player games and make more optimal moves in games played with more players. The agent using expectiminimax is able to win more than 60 % of games in 8-player games against random players and wins 21.4 % of games played against a mix of seven other agents created in this work. In two-player setups, the agent using logistic regression with numbers of players' scores and number of dice as features has the best performance and wins 59.4 % of games in average.
Klíčová slova:
Dice Wars; diskrétní stochastické hry; expectiminimax; logistická regrese; umělá inteligence; Artificial Intelligence; Dice Wars; Discrete Stochastic Games; Expectiminimax; Logistic Regression
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/85222