Original title:
Heuristiky pro hraní hry Scotland Yard
Translated title:
Heuristics for the Scotland Yard Board Game
Authors:
Cejpek, Michal ; Zbořil, František (referee) ; Zbořil, František (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2024
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[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.
Keywords:
Artificial Intelligence in Games; DQN; Proximal Policy Optimization; Reinforcement Learning; Scotland Yard; DQN; Posilované učení; Proximální optimalizace politiky; Scotland Yard; Umělá inteligence ve hrách
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/11012/247489