Umělá inteligence pro hru Hanabi
| Thesis title in Czech: | Umělá inteligence pro hru Hanabi |
|---|---|
| Thesis title in English: | Artificial Intelligence for the Hanabi Game |
| Key words: | Hanabi|Umělá inteligence|Evoluční algoritmus|Q-učení |
| English key words: | Hanabi|Artificial Intelligence|Evolutionary Algorithm|Q-learning |
| Academic year of topic announcement: | 2022/2023 |
| Thesis type: | Bachelor's thesis |
| Thesis language: | čeština |
| Department: | Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic (32-KTIML) |
| Supervisor: | Mgr. Martin Pilát, Ph.D. |
| Author: | Bc. Lucie Charvátová - assigned and confirmed by the Study Dept. |
| Date of registration: | 13.09.2022 |
| Date of assignment: | 20.09.2022 |
| Confirmed by Study dept. on: | 11.10.2022 |
| Date and time of defence: | 29.06.2023 09:00 |
| Date of electronic submission: | 11.05.2023 |
| Date of submission of printed version: | 11.05.2023 |
| Date of proceeded defence: | 29.06.2023 |
| Opponents: | Mgr. Vojtěch Černý |
| Guidelines |
| Hanabi je kooperativní karetní hra, ve které hráči nevidí svoje karty, ale pouze karty svých spoluhráčů. Během hry si potom hráči mohou dávat nápovědy o barvách nebo hodnotách karet. Cílem hry je poskládat karty na hromádky roztříděné podle barvy a seřazené podle hodnoty. Díky svým jednoduchým pravidlům slouží hra Hanabi také jako oblíbené prostředí pro multi-agentní umělou inteligenci.
Cílem práce je implementovat hru Hanabi a porovnat v ní různé typy umělé inteligence. Studentka nastuduje dostupnou literaturu o hře Hanabi a umělé inteligenci týkající se této hry. Na základě literatury navrhne vlastní algoritmy pro umělou inteligenci v Hanabi a porovná je s existujícími algoritmy. |
| References |
| [1] Bard, Nolan, Jakob N. Foerster, Sarath Chandar, Neil Burch, Marc Lanctot, H. Francis Song, Emilio Parisotto et al. "The Hanabi Challenge: A New Frontier for AI Research." Artificial Intelligence 280 (2020): 103216. Elsevier. DOI: 10.1016/j.artint.2019.103216
[2] Hu, Hengyuan, Jakob N. Foerster. "Simplified action decoder for deep multi-agent reinforcement learning". arXiv preprint arXiv:1912.02288, 2019. [3] Stuart Russell, Peter Norvig. "Artificial Intelligence: A Modern Approach". Person Education. 2021. ISBN: 978-1-292-40113-3 |