Artificial Intelligence for the Bang! Game
Umělá inteligence pro hru Bang!
bakalářská práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/1994Identifikátory
SIS: 180111
Kolekce
- Kvalifikační práce [11196]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Děchtěrenko, Filip
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Obecná informatika
Katedra / ústav / klinika
Katedra teoretické informatiky a matematické logiky
Datum obhajoby
31. 1. 2017
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Angličtina
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
hra více hráčů, umělá inteligence, desková karetní hraKlíčová slova (anglicky)
multi-player game, artificial intelligence, board card gameTématem této práce jsou algoritmy umělé inteligence (AI) pro hru Bang!, karetní hru s tématikou Divokého západu, vytvořenou italským vývojářem her Emilianem Sciarrem. Cílem téhle práce bylo navrhnout umělou inteligence pro tuhle hru a teoreticky a experimentálně je porovnat. Nejdřív jsme zanalyzovali hru Bang! s ohledem na teorii her a prozkoumali několik algoritmů umělé inteligence použitých v podobných hrách. Pak jsme navrhli tři různé umělé inteligence a porovnali jejich výhody a nevýhody. Tyhle tři umělé inteligence byli AI používající algoritmus Monte Carlo Tree Search, genetické AI a hybridní AI používající elementy obou předchozích AI. Také jsme naimplementovali samotnou hru a umělé inteligence v jazyce C#. Způsob implementace umožňuje lehce přidávat další umělé inteligence nebo klientské aplikace v budoucnosti, a taky porovnávat a trénovat AI. Nakonec jsme experimentálně porovnali naimplementované umělé inteligence. Evoluční umělá inteligence hrála nejlíp, zatímco Monte Carlo Tree Search AI a hybridní AI byli méně vhodné pro tuto hru. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
This work explores artificial intelligence (AI) algorithms for the game Bang!, a Wild West-themed card game created by Italian game designer Emiliano Sciarra. The aim of this work was to design three different AIs for this game and to compare them theoretically and experimentally. First, we analyzed game Bang! with regards to game theory, and researched some of the AI algorithms used in similar games. We then designed three different AIs algorithms and compared their advantages and disadvantages. These three AIs included an AI based on the Monte Carlo Tree Search algorithm, a genetic AI and a hybrid AI using elements of both previous AIs. We also implemented the game itself and the AIs in C#. The implementation makes it easy to add more AIs or client applications in the future, and also to compare and train the AIs. Finally, we experimentally compared the implemented AIs. The genetic AI performed the best, while Monte Carlo Tree Search AI and the hybrid AI were less suitable for this game. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)