Osadníci z Katanu

Abstract

In this thesis, we work on implementation of the board game Settlers of Ca- tan and artifitial intelligence playing this game. The artificial intelligence is based on a combination of expectimax and reinforcement learning. Using reinforcement learning, we have been able to develop an agent who can play reasonably. We ma- naged to improve the policy learned by reinforcement learning using expectimax. The resulting agent is able to win aganist average human player.

V této práci se zabýváme implementací stolní hry Osadníci z Katanu a umělé inteligence hrající tuto hru. Umělá inteligence je založena na kombinaci expecti- maxu a zpětnovazebního učení. S využitím zpětnovazebního učení se nám podařilo vyvinout agenta, který zvládá rozumně hrát. Strategii naučenou zpětnovazebním učením jsme úspěšně vylepšili využitím expectimaxu. Výsledný agent je schopný vyhrát proti průměrnému lidskému hráči.