Umělá inteligence pro deskovou hru Carcassonne s rozšířeními Hostince a katedrály a Kupci a stavitelé

Abstract

This thesis focuses on the design of artificial intelligence agents for computer players in the board game Carcassonne. Four approaches to move selection were implemented: Greedy, Expectimax, Monte Carlo Tree Search, and a neural network. Their performance was evaluated in head-to-head tournaments, in which the MCTS agent achieved the best results. The thesis also includes a Unity game application and a game core written in C#. The core manages the game state, validates rules, evaluates scoring, and supports move sim- ulation. The solution further includes an application developed in the Unity game en- gine, enabling users to play through a graphical user interface against selected computer- controlled players.

Práce se zabývá návrhem agentů umělé inteligence pro počítačové hráče deskove hry Carcassonne. Byly implementovány čtyři přístupy k výběru tahů: Greedy, Expectimax, Monte Carlo Tree Search a neuronová síť. Jejich výkonnost byla porovnána ve vzájem- ných turnajích, v nichž nejlepších výsledků dosáhl agent MCTS. Součástí práce je také hra vytvořená v Unity a herní jádro v jazyce C#. Jádro zajišťuje správu herního stavu, kontrolu pravidel, bodování a simulaci tahů. Součástí řešení je rovněž aplikace vytvořená v herním enginu Unity, která umožňuje odehrát hru prostřednictvím grafického uživatel- ského rozhraní proti zvoleným počítačovým hráčům.