Original title:
Hraní karetní hry Gwent počítačem
Translated title:
Playing the Card Game Gwen by Computer
Authors:
Majer, Jakub ; Šátek, Václav (referee) ; Zbořil, František (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2024
Language:
eng Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[eng][cze]
Táto práca implementuje a hodnotí Monte Carlo Tree Search AI agenta v rámci strategickej kartovej hry Gwent. Skúmajú sa teoretické základy hry Gwent a MCTS algoritmu, pričom sa zameriava skôr na praktickú aplikáciu ako na teoretické príspevky. Výkon agenta MCTS sa testuje proti ľudským hráčom a iným AI protivníkom, čím sa demonštruje jeho účinnosť pri výbere správnych stratégií a rozhodovaní. Výsledky naznačujú potenciál MCTS pri vývoji sofistikovaných AI agentov pre strategické kartové hry, ako je Gwent.
This thesis implements and evaluates a Monte Carlo Tree Search AI agent within Gwent, a strategic card game. Theoretical foundations of Gwent and MCTS are explored, focusing on practical application rather than theoretical contributions. The MCTS agent's performance is tested against human players and other AI opponents, demonstrating its effectiveness in selecting the correct strategies, and decision-making. Results suggest the potential of MCTS in developing sophisticated AI agents for strategic card games like Gwent.
Keywords:
AI; Banditovský Algoritmus; C\#; Gwent; Monte Carlo Tree Search; AI; Bandit Algorithm; C\#; Gwent; Monte Carlo Tree Search
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: https://hdl.handle.net/11012/247495