velikost textu

Evoluce umělé inteligence pro tahovou strategickou hru

Upozornění: Informace získané z popisných dat či souborů uložených v Repozitáři závěrečných prací nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora.
Název:
Evoluce umělé inteligence pro tahovou strategickou hru
Název v angličtině:
Evolution of artificial intelligence for turn-based strategy game
Typ:
Bakalářská práce
Autor:
Bc. Ondřej Roztočil
Vedoucí:
RNDr. Tomáš Holan, Ph.D.
Oponent:
RNDr. Martin Pergel, Ph.D.
Id práce:
214859
Fakulta:
Matematicko-fyzikální fakulta (MFF)
Pracoviště:
Katedra softwaru a výuky informatiky (32-KSVI)
Program studia:
Informatika (B1801)
Obor studia:
Programování a softwarové systémy (IPSS)
Přidělovaný titul:
Bc.
Datum obhajoby:
13. 2. 2020
Výsledek obhajoby:
Výborně
Jazyk práce:
Čeština
Klíčová slova:
tahová strategická hra, umělá inteligence, evoluční algoritmus
Klíčová slova v angličtině:
turn-based strategy game, artificial intelligence, evolutionary algorithm
Abstrakt:
Práce se věnuje vývoji umělé inteligence pro zjednodušenou variantu tahové strategické hry Advance Wars. Zaměřujeme se přitom na srovnání možností tradičních ,,ručních‘‘ metod herní AI a metod minimalizujících závislost na doménových znalostech o hře. První část prá- ce obsahuje analýzu hry, přehled vybraných technik herní AI a popis implementace agentů na bázi rozhodovacích stromů, užitkových přístupů a neuronových sítí. Dále prezentujeme výsledky pokusů s učením parametrů agentů a vah neuronových sítí pomocí genetických algoritmů a evolučních strategií. Experimentovali jsme s trénováním agentů proti fixním opo- nentům a s mechanismem kompetitivní koevoluce. Ve druhé části práce detailně prezentujeme vytvořený software. Pro potřeby vývoje AI byl implementován efektivní simulátor hry vhodný pro rychlou hru agentů a sada pomocných nástrojů. Vytvořen byl také plnohodnotný grafický klient umožňující hru lidských i počítačo- vých hráčů.
Abstract v angličtině:
This thesis deals with the development of artificial intelligence for a simplified version of turn- based strategy game Advance Wars. Our focus is on comparing traditional ''ad-hoc'' game AI methods with methods that minimize the dependance on domain knowledge of the game. First part of the thesis contains analysis of the game, survey of selected game AI techniques and an overview of the implemented agents using decision trees, utility-based methods and neural networks. We present the results of our experiments with learning agent parameters and neural network weights using genetic algorithms and evolutionary strategies. We expe- rimented with training agents against fixed opponents and with competitive coevolution. In the second part we present the created software in detail. An efficient game simulator and a set of utility tools were implemented to support the AI development. A full-fledged graphical client that allows for both human and AI gameplay was also created.
Dokumenty
Stáhnout Dokument Autor Typ Velikost
Stáhnout Text práce Bc. Ondřej Roztočil 1.58 MB
Stáhnout Příloha k práci Bc. Ondřej Roztočil 31.08 MB
Stáhnout Abstrakt v českém jazyce Bc. Ondřej Roztočil 186 kB
Stáhnout Abstrakt anglicky Bc. Ondřej Roztočil 99 kB
Stáhnout Posudek vedoucího RNDr. Tomáš Holan, Ph.D. 42 kB
Stáhnout Posudek oponenta RNDr. Martin Pergel, Ph.D. 83 kB
Stáhnout Záznam o průběhu obhajoby doc. Ing. Petr Tůma, Dr. 152 kB