|
|
Algoritmy pro umělou inteligenci
Petrželka, Jan ; Hrubý, Martin (oponent) ; Janoušek, Vladimír (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá algoritmy používanými v oblasti umělé inteligence, konkrétně se jedná o algoritmy popsané v knize Artificial Inteligence: A Modern Approach autorů Russela a Norviga a jejich implementaci v jazyce Squeak Smalltalk. Je kladen důraz na objektově orientovaný přístup, který vyplývá z podstaty jazyka Smalltalk. Zdrojem jsou kromě popisů algoritmů v pseudokódu přímo v knize také existující implementace v jazycích Lisp, Python a Java. Tato práce se věnuje algoritmům pro práci s inteligentními agenty a prostředími pro simulaci těchto agentů, prohledávání stavového prostoru, hraní her, plánování, logice, pravděpodobnosti a učení.
|
|
|
Reducing Complexity of AI in Open-World Games by Combining Search-based and Reactive Techniques
Černý, Martin ; Brom, Cyril (vedoucí práce) ; Dignum, Frank (oponent) ; Pilát, Martin (oponent)
Hry s otevřeným světem jsou žánrem počítačových her, který hráčům nabízí vysokou míru volnosti pro ovlivňování herního světa. Tato volnost znatelně komplikuje tvorbu umělé inteligence pro tento druh her. V této práci představujeme tři nové techniky, které umožňuji omezit různé druhy komplexity, které vyvstávají při implementaci umělé inteligence pro hry s otevřeným světem. Vyvinuli jsme tzv. behaviorální objekty ("behavior objects") jako nadstavbu nad často používanými chytrými objekty ("smart objects") objekty, navrhli jsme a implementovali metodu pro specifikaci chování z globálního pohledu založenou na splňování omezujících podmínek a ukázali jsme, že techniky prohledávání s protivníkem mohou nahradit složité reaktivní rozhodování v případech, kde je potřeba vzít v úvahu velké množství parametrů. Tyto obecné techniky byly implementovány a vyhodnoceny v prostředí kompletní hry Kingdom Come:Deliverance. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Obousměrné heuristické vyhledávání
Hřebejk, Tomáš ; Vyskočil, Tomáš (vedoucí práce) ; Zajíček, Ondřej (oponent)
Účelem této bakalářské práce je shrnout nejdůležitější poznatky ohledně obousměrného heuristického prohledávání a přinést nějaké nové myšlenky. Jsou zde popsány dva algoritmy, které vznikly jako pokus o vylepšení dosud nejlepších algoritmů v této oblasti. Tyto algoritmy byly experimentálně porovnány s jednosměrným algoritmem. Na základě výsledků porovnání je možné říci, že obousměrné heuristické algoritmy mohou být výrazně rychlejší než jednosměrné. Kromě toho je v textu popsáno, jak je možné převádět různé úlohy na problém nalezení nejkratší cesty a jak získat dobrou heuristiku. Pro ukázku byl vytvořen program, který používá algoritmy pro hledání nejkratší cesty k řešení zobecněného hlavolamu.
|
|
|
Reducing Complexity of AI in Open-World Games by Combining Search-based and Reactive Techniques
Černý, Martin ; Brom, Cyril (vedoucí práce) ; Dignum, Frank (oponent) ; Pilát, Martin (oponent)
Hry s otevřeným světem jsou žánrem počítačových her, který hráčům nabízí vysokou míru volnosti pro ovlivňování herního světa. Tato volnost znatelně komplikuje tvorbu umělé inteligence pro tento druh her. V této práci představujeme tři nové techniky, které umožňuji omezit různé druhy komplexity, které vyvstávají při implementaci umělé inteligence pro hry s otevřeným světem. Vyvinuli jsme tzv. behaviorální objekty ("behavior objects") jako nadstavbu nad často používanými chytrými objekty ("smart objects") objekty, navrhli jsme a implementovali metodu pro specifikaci chování z globálního pohledu založenou na splňování omezujících podmínek a ukázali jsme, že techniky prohledávání s protivníkem mohou nahradit složité reaktivní rozhodování v případech, kde je potřeba vzít v úvahu velké množství parametrů. Tyto obecné techniky byly implementovány a vyhodnoceny v prostředí kompletní hry Kingdom Come:Deliverance. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
| |
|
|
Risk
Štola, Miroslav ; Cibulka, Josef (vedoucí práce) ; Forst, Libor (oponent)
Tato práce si klade za cíl implementovat strategickou deskovou hru Risk s pozměněnými pravidly a vytvořit k ní umělou inteligenci. Hru je možné hrát v režimu hot-seat na jednom počítači v případě většího počtu lidských hráčů. Umělá inteligence je řešena pomocí prohledávání stavového stromu. Dále byla vyvinuta přímočará umělá inteligence. Obě umělé inteligence byly testovány proti sobě i proti lidem. Na konci práce jsou uvedeny a diskutovány výsledky. 1
|
|
|
Obousměrné heuristické vyhledávání
Hřebejk, Tomáš ; Vyskočil, Tomáš (vedoucí práce) ; Zajíček, Ondřej (oponent)
Účelem této bakalářské práce je shrnout nejdůležitější poznatky ohledně obousměrného heuristického prohledávání a přinést nějaké nové myšlenky. Jsou zde popsány dva algoritmy, které vznikly jako pokus o vylepšení dosud nejlepších algoritmů v této oblasti. Tyto algoritmy byly experimentálně porovnány s jednosměrným algoritmem. Na základě výsledků porovnání je možné říci, že obousměrné heuristické algoritmy mohou být výrazně rychlejší než jednosměrné. Kromě toho je v textu popsáno, jak je možné převádět různé úlohy na problém nalezení nejkratší cesty a jak získat dobrou heuristiku. Pro ukázku byl vytvořen program, který používá algoritmy pro hledání nejkratší cesty k řešení zobecněného hlavolamu.
|
|
|
Algoritmy pro umělou inteligenci
Petrželka, Jan ; Hrubý, Martin (oponent) ; Janoušek, Vladimír (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá algoritmy používanými v oblasti umělé inteligence, konkrétně se jedná o algoritmy popsané v knize Artificial Inteligence: A Modern Approach autorů Russela a Norviga a jejich implementaci v jazyce Squeak Smalltalk. Je kladen důraz na objektově orientovaný přístup, který vyplývá z podstaty jazyka Smalltalk. Zdrojem jsou kromě popisů algoritmů v pseudokódu přímo v knize také existující implementace v jazycích Lisp, Python a Java. Tato práce se věnuje algoritmům pro práci s inteligentními agenty a prostředími pro simulaci těchto agentů, prohledávání stavového prostoru, hraní her, plánování, logice, pravděpodobnosti a učení.
|
host ::
RSS.