Témata prací (Výběr práce)Témata prací (Výběr práce)(verze: 368)
Detail práce
   Přihlásit přes CAS
Artificial Intelligence for Children of the Galaxy Computer Game
Název práce v češtině: Umělá inteligence pro počítačovou hru Children of the Galaxy
Název v anglickém jazyce: Artificial Intelligence for Children of the Galaxy Computer Game
Klíčová slova: umělá inteligence, Monte-Carlo Tree Search, počítačová hra, Children of the Galaxy
Klíčová slova anglicky: artificial player, Monte-Carlo Tree Search, computer game, Children of the Galaxy
Akademický rok vypsání: 2017/2018
Typ práce: diplomová práce
Jazyk práce: angličtina
Ústav: Katedra softwaru a výuky informatiky (32-KSVI)
Vedoucí / školitel: Mgr. Jakub Gemrot, Ph.D.
Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
Datum přihlášení: 30.10.2017
Datum zadání: 30.10.2017
Datum potvrzení stud. oddělením: 22.11.2017
Datum a čas obhajoby: 10.09.2018 00:00
Datum odevzdání elektronické podoby:09.05.2018
Datum odevzdání tištěné podoby:10.05.2018
Datum proběhlé obhajoby: 10.09.2018
Oponenti: RNDr. Ing. Otakar Trunda, Ph.D.
 
 
 
Zásady pro vypracování
The aim of this work is to design an artificial intelligence (AI) for Children of the Galaxy (CotG), which is a 4X computer game. The student will first analyze the game from the artificial intelligence perspective and create a theoretical architecture for building a CotG AI solution. The student will then select one of its part for the implementation, e.g., a space battle micro-management.
Seznam odborné literatury
Churchill, D., & Buro, M. (2013, August). Portfolio greedy search and simulation for large-scale combat in StarCraft. In Computational Intelligence in Games (CIG), 2013 IEEE Conference on (pp. 1-8). IEEE.
Churchill, D., Saffidine, A., & Buro, M. (2012, October). Fast Heuristic Search for RTS Game Combat Scenarios. In AIIDE (pp. 112-117).
Ontanón, S. (2013, November). The combinatorial multi-armed bandit problem and its application to real-time strategy games. In Ninth Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference.
Justesen, N., Tillman, B., Togelius, J., & Risi, S. (2014, August). Script-and cluster-based UCT for StarCraft. In Computational Intelligence and Games (CIG), 2014 IEEE Conference on (pp. 1-8). IEEE.
Gosling, T., Andruszkiewicz, P. (2014). Divide and Conquer, The Campaign AI of Total War: ROME II. Game/AI Conference Vienna [online]. 2014. [Accessed 21 November 2016]. Available from: http://archives.nucl.ai/recording/divide-and-conquer-the-campaign-ai-of-total-war-rome-ii/
Andruszkiewicz, P. (2015). Optimizing MCTS Performance for Tactical Coordination in TOTAL WAR: ATILLA. nucl.ai Conference [online]. 2015. [Accessed 21 November 2016]. Available from: https://archives.nucl.ai/recording/optimizing-mcts-performance-for-tactical-coordination-in-total-war-atilla/
Browne, C. B., Powley, E., Whitehouse, D., Lucas, S. M., Cowling, P. I., Rohlfshagen, P., ... & Colton, S. (2012). A survey of monte carlo tree search methods. IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in games, 4(1), 1-43.
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK