Agent pro hraní Texas Hold'em pokeru
Agent for playing Texas Hold'em poker
bachelor thesis (DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/61893Identifiers
Study Information System: 146672
Collections
- Kvalifikační práce [10150]
Author
Advisor
Referee
Majerech, Vladan
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
General Computer Science
Department
Department of Software Engineering
Date of defense
15. 6. 2015
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
Czech
Grade
Very good
Keywords (Czech)
poker, umělá inteligence, rozpoznávání obrazu, expertní systémKeywords (English)
poker, artificial intelligence, image recognition, expert systemCílem této práce je vytvořit agenta pro hraní Texas Hold'em pokeru, který bude snadno rozšiřitelný o nové vstupy, výstupy a herní strategie. Toto prezentujeme jednak na vstupu založeném na rozpoznávání obrazu klienta vybrané online poker herny, jednak na jednoduché herní strategii založené na expertním systému. Hlavní pracovní algoritmus agenta bude zapouzdřen v jediném objektu a spouštěn ve vedlejším vlákně. Toto umožní agenta snadno zakomponovat a řídit z jiných programů, ukázkový způsob ovládání a nastavení prezentujeme na jednoduché grafické aplikaci. Výsledný agent může dále sloužit jako nástroj pro testování a tvorbu nových herních strategií. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
Main purpose of this thesis is to create agent for playing Texas Hold'em poker, which will be easily extensible by new inputs, outputs and game strategies. We present this firstly on input based on image recognition of client of chosen online poker site, secondly on simple game strategy based on expert system. Main working algorithm of agent will be encapsulated in single object and will run in separate thread. This will allow us to easily incorporate and manage agent from another programs, example way of managing and setting is presented on simple graphical application. The resulting agent can be further used as tool for testing and creation of new game strategies. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)