Opponent Modelling in Games with Imperfect Information

Abstract

Tato práce se zabývá problematikou oponent modelingu. Cílem této práce je představit rozumnou selekci technik, které predikují chování oponentů v hrách bez perfektní informace a rozumně tuto výhodu využívají. V této práci jsem se zaměřil na osvětlení fundamentálních pojmů, představení předmětných technik a na bezpečnost oponent modelingu vzhledem na platformu hry poker. Výzkum ukázal, že efektivní oponent modeling je možný s vyhovujici bezpečností a zároveň překvapivou efektivitou v komparaci s pesimistickým pristupem hledání Equilibria.

The main concern of this paper is the problem of opponent modeling. The goal of this work is to introduce reasonable selection of techniques, which model the opponent's behavior and use it in effective way. In this work I focused on explanation of fundamental terms, introduction of relevant techniques and safety of opponent modeling considering the game of poker. The research showed that effective opponent modeling is indeed possible with reasonable safety and surprising effectivity in comparison with pessimistic equilibrium techniques.