Artificial Intelligence for the Bang! Game
Umělá inteligence pro hru Bang!
bachelor thesis (DEFENDED)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/1994Identifiers
Study Information System: 180111
Collections
- Kvalifikační práce [11196]
Author
Advisor
Referee
Děchtěrenko, Filip
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
General Computer Science
Department
Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic
Date of defense
31. 1. 2017
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
English
Grade
Excellent
Keywords (Czech)
hra více hráčů, umělá inteligence, desková karetní hraKeywords (English)
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)