Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 7 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Zlepšování systému pro automatické hraní hry Starcraft II v prostředí PySC2
Krušina, Jan ; Škoda, Petr (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vytvořením automatického systému pro hraní strategické hry v reálném čase Starcraft II. Model je trénován ze záznamů her hráčů a dále využívá technik posilovaného učení pro zlepšování vnitřního systému bota. Záměr je vytvořit systém schopný hrát hru jako celek, přičemž staví na frameworku PySC2 pro strojové učení. Vytvořený bot je poté testován proti skriptovaným botům ve hře.
Řízení boje ve hře Starcraft II pomocí umělé inteligence
Krajíček, Karel ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá využitím umelej inteligencie a návrh funkčného modulu pre strategickú hru StarCraft II. Riešenie využíva neurónové siete a Q-learning pre boj. Pre implementáciu systému a jej prepojenie s hrou StarCraft používam StarCraft 2 Learning Environment. Vyhodnotenie systému je založené na jej schopnosti vykonať pokrok.
Umělá inteligence pro hraní her
Bayer, Václav ; Škoda, Petr (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá metodami umělé inteligence aplikovanými pro hraní strategických her, ve kterých probíhá veškerá interakce v reálném čase (tzv. real-time strategic - RTS). V práci se zabývám zejména metodu strojového učení Q-learning založenou na zpětnovazebním učení a Markovovu rozhodovacím procesu. Praktická část práce je implementována pro hraní hry StarCraft: Brood War.Mnou navržené řešení, implementované v rámci pravidel soutěže SSCAIT, se učí sestavit optimální konstrukční pořadí budov dle hracího stylu oponenta. Analýza a vyhodnocení systému jsou provedeny srovnáním s ostatními účastníky soutěže a rovněž na základě sady odehraných her a porovnání počátečního chování s výsledným chováním natrénovaným právě na této sadě.
Řízení boje ve hře Starcraft II pomocí umělé inteligence
Krajíček, Karel ; Fajčík, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá využitím umelej inteligencie a návrh funkčného modulu pre strategickú hru StarCraft II. Riešenie využíva neurónové siete a Q-learning pre boj. Pre implementáciu systému a jej prepojenie s hrou StarCraft používam StarCraft 2 Learning Environment. Vyhodnotenie systému je založené na jej schopnosti vykonať pokrok.
Zlepšování systému pro automatické hraní hry Starcraft II v prostředí PySC2
Krušina, Jan ; Škoda, Petr (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vytvořením automatického systému pro hraní strategické hry v reálném čase Starcraft II. Model je trénován ze záznamů her hráčů a dále využívá technik posilovaného učení pro zlepšování vnitřního systému bota. Záměr je vytvořit systém schopný hrát hru jako celek, přičemž staví na frameworku PySC2 pro strojové učení. Vytvořený bot je poté testován proti skriptovaným botům ve hře.
Umělá inteligence pro hraní her
Bayer, Václav ; Škoda, Petr (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá metodami umělé inteligence aplikovanými pro hraní strategických her, ve kterých probíhá veškerá interakce v reálném čase (tzv. real-time strategic - RTS). V práci se zabývám zejména metodu strojového učení Q-learning založenou na zpětnovazebním učení a Markovovu rozhodovacím procesu. Praktická část práce je implementována pro hraní hry StarCraft: Brood War.Mnou navržené řešení, implementované v rámci pravidel soutěže SSCAIT, se učí sestavit optimální konstrukční pořadí budov dle hracího stylu oponenta. Analýza a vyhodnocení systému jsou provedeny srovnáním s ostatními účastníky soutěže a rovněž na základě sady odehraných her a porovnání počátečního chování s výsledným chováním natrénovaným právě na této sadě.
Integrace Pogamutu s Defconem
Píbil, Radek ; Gemrot, Jakub (vedoucí práce) ; Bošanský, Branislav (oponent)
Název práce: Integrace Pogamutu s Defconem Autor: Bc. Radek Píbil Katedra: Kabinet software a výuky informatiky Vedoucí diplomové práce: Mgr. Jakub Gemrot Abstrakt: V této práci se zabýváme napojením platformy pro vývoj umělé inte- ligence Pogamut k PC hře Defcon. Defcon je strategie v reálném čase pro více hráčů, ve které hráč hraje za jednu ze světových velmocí a velí její námořní, letecké a jaderné síle. Naším důvodem pro napojení Pogamutu na Defcon je zvyšující se důraz na herní UI mezi akademickými tématy, jdoucí ruku v ruce s neustále větším počtem počítačových her dovolujících implementovat programátorům vlastní UI. Platforma Pogamut pro vývoj UI nedávno rozšířila podporované světy o Starcraft a Defcon. Tyto dva světy ji velmi obohatili, protože na rozdíl od původních světů nejde o hry z pohledu první osoby, ale o strategie v reálném čase. V této práci máme pět hlavních témat. Za prvé popíšeme napojení Pogamutu na Defcon. Za druhé se budeme zabývat algoritmy užitečnými pro vývoj agentů pro Defcon. Za třetí ukážeme implementaci agenta v jazyce Java a za čtvrté implementaci agenta za použití MAS architektury Jason. Práci zakončíme vyhodnocením úspěšnosti těchto agentů. Klíčová slova:...

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.