|
|
MCTS with Information Sharing
Baudiš, Petr ; Hric, Jan (vedoucí práce) ; Majerech, Vladan (oponent)
Představíme naši výkonnou implementaci algoritmu Monte Carlo stromového vyhledávání (MCTS) pro hraní deskové hry Go: Pachi. Program je založeno na dříve publikovaných algoritmech i našich původních vylepšeních. Následně se zaměříme na zlepšování efektivity prohledávání pomocí sběru informací týkajících se taktických situací a obecného stavu hry z jednotlivých Monte Carlo simulací a jejich sdílení v rámci herního stromu. Navrhneme konkrétní metody takového sdílení --- dynamické komi, měření kritičnosti tahů a mapy svobod --- a předvedeme jejich pozitivní účinek na základě naměřené výkonnosti vůči jiným programům. Na závěr načrtneme několik zajímavých navazujících témat souvisejích s naším výzkumem.
|
|
| |
|
|
Artificial intelligence in abstract 2-player games
Veselý, Pavel ; Valla, Tomáš (vedoucí práce) ; Baudiš, Petr (oponent)
V této práci se zaměříme na algoritmy pro hledání nejlepšího tahu v~zadané pozici abstraktní strategické hry dvou hráčů. Popíšeme algoritmy Alfa-beta a Proof-number search včetně jejich vylepšení a přispějeme novými nápady na jejich zrychlení. Rovněž navrhneme postup, jak vybírat náhod\-ně mezi tahy ne o moc horšími než nejlepší nalezený a jak hrát v prohraných pozicích. Algoritmy nasadíme na hru Tzaar, která je zvláštní velkým počtem možných tahů, což ji dělá obtížnou pro počítač. Naším cílem je vytvořit co nejlepšího robota na hraní Tzaaru. Ukážeme, že naše umělá inteligence dokáže hrát na úrovni nejlepších lidských i~počítačových hráčů na internetu. Také na základě experimentů rozebereme, jak jednotlivá vylepšení algoritmů pomáhají v zrychlení výpočtů u~této hry.
|
|
|
Rozpoznávání pozic deskové hry go z fotografií
Musil, Tomáš ; Baudiš, Petr (vedoucí práce) ; Hauzar, David (oponent)
Při profesionálních a turnajových partiích ve hře go bývá obvykle pořizován jejich zápis. I neformální partie může být užitečné si zaznamenat pro potřeby pozdější analýzy a studia. Pořizování záznamu však hráče ruší od hry a snadno se při něm udělá chyba. Videozáznam nebo soubor fotografií postrádá flexibilitu abstraktní notace. V této práci popisujeme možné postupy při automatické extrakci herních pozic z fotografií. Navrhujeme vlastní algoritmus založený na Houghově transformaci a metodě RANSAC. Součástí práce je implementace programu, který tento algoritmus využívá k tomu, aby umožnil hráčům partii snadno a spolehlivě zaznamenat. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
| |
|
|
Rozpoznávání pozic deskové hry go z fotografií
Musil, Tomáš ; Baudiš, Petr (vedoucí práce) ; Hauzar, David (oponent)
Při profesionálních a turnajových partiích ve hře go bývá obvykle pořizován jejich zápis. I neformální partie může být užitečné si zaznamenat pro potřeby pozdější analýzy a studia. Pořizování záznamu však hráče ruší od hry a snadno se při něm udělá chyba. Videozáznam nebo soubor fotografií postrádá flexibilitu abstraktní notace. V této práci popisujeme možné postupy při automatické extrakci herních pozic z fotografií. Navrhujeme vlastní algoritmus založený na Houghově transformaci a metodě RANSAC. Součástí práce je implementace programu, který tento algoritmus využívá k tomu, aby umožnil hráčům partii snadno a spolehlivě zaznamenat. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Efficient Network Backup System
Filípek, Tomáš ; Baudiš, Petr (vedoucí práce) ; Marek, Lukáš (oponent)
Pro ukládání vzájemně podobných souborů existují různé elegantní algoritmy, stejně jako pro jejich rychlé posílání po síti. Je však možné tyto algoritmy zkombinovat a vytvořit tak síťový zálohovací systém? S využitím architektury klient-server jsme takový systém sestavili. Mezi jeho základní vlastnosti patří podpora ukládání více verzí souboru a možnost inteligentního udržování historie. Abychom mohli určit vhodné hodnoty některých parametrů použitých algoritmů, provedli jsme měření výkonu aplikace. S použitím naměřených optimálních hodnot program funguje rozumně efektivně v čase i prostoru.
|
|
|
Arimaa challenge - static evaluation function
Hřebejk, Tomáš ; Majerech, Vladan (vedoucí práce) ; Baudiš, Petr (oponent)
Arimaa je strategická desková hra pro dva hráče. Byla navržena tak, aby nebylo nebylo jednoduché vytvořit počítačový program, který by dokázal porazit nejlepší lidské hráče. V této práci jsme se zaměřili na návrh statické ohodnocovací funkce pro hru Arimaa. Úkolem ohodnocovací funkce je určit, který hráč má v dané pozici výhodu a jak je velká. Tento problém jsme rozdělili do několika částí, které jsme řešili samostatně. Nejvíce jsme se věnovali efektivnímu rozpoznávání významných vzorů na desce, například gólovým hrozbám. Základním prvkem navržené ohodnocovací funkce je mobilita. Pro každou figurku odhadneme počet kroků potřebný k tomu, aby se tato figurka přesunula na ostatní místa herní desky. Dále jsme se zabývali strojovým učením. Navrhli jsme nový algoritmus pro učení ohodnocovací funkce podle her expertů. Součástí práce je i implementace herního programu, který demonstruje navržené metody. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
MCTS with Information Sharing
Baudiš, Petr ; Hric, Jan (vedoucí práce) ; Majerech, Vladan (oponent)
Představíme naši výkonnou implementaci algoritmu Monte Carlo stromového vyhledávání (MCTS) pro hraní deskové hry Go: Pachi. Program je založeno na dříve publikovaných algoritmech i našich původních vylepšeních. Následně se zaměříme na zlepšování efektivity prohledávání pomocí sběru informací týkajících se taktických situací a obecného stavu hry z jednotlivých Monte Carlo simulací a jejich sdílení v rámci herního stromu. Navrhneme konkrétní metody takového sdílení --- dynamické komi, měření kritičnosti tahů a mapy svobod --- a předvedeme jejich pozitivní účinek na základě naměřené výkonnosti vůči jiným programům. Na závěr načrtneme několik zajímavých navazujících témat souvisejích s naším výzkumem.
|
|
|
Artificial intelligence in abstract 2-player games
Veselý, Pavel ; Valla, Tomáš (vedoucí práce) ; Baudiš, Petr (oponent)
V této práci se zaměříme na algoritmy pro hledání nejlepšího tahu v~zadané pozici abstraktní strategické hry dvou hráčů. Popíšeme algoritmy Alfa-beta a Proof-number search včetně jejich vylepšení a přispějeme novými nápady na jejich zrychlení. Rovněž navrhneme postup, jak vybírat náhod\-ně mezi tahy ne o moc horšími než nejlepší nalezený a jak hrát v prohraných pozicích. Algoritmy nasadíme na hru Tzaar, která je zvláštní velkým počtem možných tahů, což ji dělá obtížnou pro počítač. Naším cílem je vytvořit co nejlepšího robota na hraní Tzaaru. Ukážeme, že naše umělá inteligence dokáže hrát na úrovni nejlepších lidských i~počítačových hráčů na internetu. Také na základě experimentů rozebereme, jak jednotlivá vylepšení algoritmů pomáhají v zrychlení výpočtů u~této hry.
|
host ::
RSS.