| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 3 / 3
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
METODE MONTE CARLO ZA IGRANJE IGER
Mitja Rešek, 2013, diplomsko delo

Opis: Metode Monte Carlo so dokaj nov način uporabe umetne inteligence za igranje iger. Čeprav so se prvi koncepti uporabe te metode pojavili že zelo zgodaj, je do uporabe v igrah preteklo precej časa. V tem delu predstavimo enega izmed možnih načinov uporabe teh metod v igri dama. Metode Monte Carlo se relativno enostavno prilagajajo tej igri, saj gre za igro s popolno informacijo. Izkaže se, da je metoda tudi s pomanjkljivo hevristično funkcijo konkurenčna povprečnemu človeškemu igralcu.
Ključne besede: metode Monte Carlo, dama, igre s popolno informacijo, drevesno preiskovanje Monte Carlo
Objavljeno: 19.09.2013; Ogledov: 949; Prenosov: 57
.pdf Celotno besedilo (1,83 MB)

2.
Drevesno preiskovanje Monte Carlo v igri Havannah
Vanesa Krajnc, 2018, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu predstavimo namizno igro Havannah in algoritem drevesnega preiskovanja Monte Carlo. Slednji je v zadnjih letih pripomogel k občutno boljši zmogljivosti računalniških igralcev v kompleksnih namiznih igrah s popolno informacijo, med katere spada tudi Havannah. Implementiramo tri računalniške igralce igre Havannah: prvi uporablja osnovno različico drevesnega preiskovanja Monte Carlo, drugi uporablja algoritem hitrega ocenjevanja vrednosti akcij, tretji pa kombinacijo drevesnega preiskovanja Monte Carlo s hitrim ocenjevanjem vrednosti akcij. Na koncu primerjamo vse tri igralce v medsebojnih igrah in v igrah proti človeškemu nasprotniku.
Ključne besede: igra na deski Havannah, drevesno preiskovanje Monte Carlo, hitro ocenjevanje vrednosti akcij, igre s popolno informacijo
Objavljeno: 14.11.2018; Ogledov: 292; Prenosov: 29
.pdf Celotno besedilo (1,47 MB)

3.
Globoko učenje in igra dama
Jan Popič, 2019, diplomsko delo

Opis: V zaključnem delu smo zasnovali računalniški program AlphaLady, ki se je sposoben naučiti igranja igre dama brez vnosa človeškega znanja. Za dosego tega smo uporabili vzpodbujevalno učenje, drevesno preiskovanje Monte Carlo in globoke konvolucijske mreže za ocenitev posameznih stanj v igri. Predstavili smo programe Alpha Go, AlphaGo Zero in AlphaZero, na podlagi katerih je zasnovan naš program. Opisali smo uporabljeno ogrodje in teoretično ozadje uporabljenih pristopov. Uspelo nam je naučiti 9 različic programa, pri čemer je vsaka naslednja različica enakovredna ali boljša kot prejšnja.
Ključne besede: umetna inteligenca, globoko učenje, konvolucijska nevronska mreža, drevesno preiskovanje Monte Carlo, vzpodbujevalno učenje, igra dama
Objavljeno: 13.11.2019; Ogledov: 79; Prenosov: 30
.pdf Celotno besedilo (749,47 KB)

Iskanje izvedeno v 0.11 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici