Umělá inteligence pro deskovou hru dáma

Abstract

Dáma je desková hra, která se v různých formách hraje po celém světě. Cílem této práce je teoreticky popsat a implementovat algoritmus umělé inteligence, která bude schopna hrát dámu. Vysvětlíme si co je to algoritmus Minimax, jak ho zefektivnit pomocí Alfa-Beta prořezávání a jeho verzi s omezenou hloubkou, která využívá heuristických ohodnocení. Uvedeme si dvě konkrétní heuristická ohodnocení, jak tyto ohodnocení nahradit neuronovou sítí a jak tyto sítě vyvíjet pomocí evolučních algoritmů. Nakonec uděláme několik experimentů, ve kterých otestujeme vytvořené heuristiky a sítě. Práce je zakončená turnajem, jenž rozhodne který z vyvinutých algoritmů je nejlepší.

Draughts is a board game that is played all around the world in various forms. The aim of this thesis is to describe and implement an artificial intelligence algorithm that will be able to play draughts. We will explain the working of Minimax algorithm, how to enhance it using Alpha-Beta pruning, and its limited-depth version, which uses heuristic evaluations. We will present two hand-crafted heuristic evaluations, how such heuristic evaluation can be replaced with a neural network, and how to develop these networks using evolutionary algorithms. Finally, we will perform experiments in which we will test the created heuristics and networks. At the end of the thesis, we present a tournament that decides which of the developed algorithms is the best.