Název: Metody pro hraní hry 'Liar's Dice' s využítím dynamického programování
Překlad názvu: Methods for Playing the Game 'Liar's Dice' Using Dynamic Programming
Autoři: Lohn, Marek ; Šátek, Václav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2023
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
Tato práce se řeší metody hraní hry Liar's Dice s využitím dynamického programování. Jako přístup k této práci jsem si zvolil z posilovaného učení algoritmus SARSA, který je upravenou verzí algoritmu Q-Learning. Tento algoritmus jsem pak porovnával s již existujjícími přístupy tím způsobem že jsem jej nechal proti sobě hrát za pomocí aplikace kterou jsem si vytvořil v Unity. Porovnával jsem konkrétně s algoritmy Q-Learning a Counterfactual Regret Minimization. Podařilo se mi dosáhnou úspěšnosti 69,147\,\% ve hře proti Q-Learning a úspěšnosti pouze 29,84\,\% proti algoritmu Counterfactual Regret Minimization. Hlavním zjištěním této práce je, že upravená verze SARSA algoritmu je velmi efektivní ve hře proti Q-Learning algoritmu. Dalším zjištěním je, že při hraní proti Counterfactual Regret Minimization algoritmu je SARSA algoritmus ve značné nevýhodě. This project is about Methods of playing game Liar's Dice using dynamic programming. The algorithm that I chose for my study is SARSA, short for State Action Reward State Action algorithm. It is a modified version of algorithm named Q-Learning. I compared SARSA with other algorithms by letting them play against each other in application that I made in Unity Engine. Algorithms that I compared to SARSA are Q-Learning and Counterfactual Regret Minimization. I achieved a 69,147\,\% win ratio in a game against Q-Learning. In games against Counterfactual Regret Minimization it was only 29,84\,\% win ratio. The main outcome of this study is that SARSA, modified version of Q-Learning is effective against Q-Learning algorithm. On the other hand the SARSA algorithm was very ineffective against the Counterfactual Regret Minimization algorithm.
Klíčová slova: AI; dynamické programování; her; hraní; hry; Liars dice; metody; posilované učení; programovaní; umělá inteligence; učení umělé inteligence; AI; AI learning; dynamic programming; game; Liars Dice; methods; playing; programming; reinforcement learning

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/11012/246887

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-617249


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce