Rozprawa rozpatruje zagadnienia związane z problemem sterowania na przykładzie gry w anty-warcaby, a celem jest stworzenie algorytmu uczącego się w nie grać. Wykorzystano tu znany algorytm uczenia ze wzmocnieniem -- Temporal Difference TD(λ) który można stosować w sytuacji gdy ocena pracy agenta następuje dopiero po zakończeniu rozgrywki i znany jest jej wynik. Ważnym elementem wpływającym na skuteczność algorytmu uczącego był odpowiedni dobór strategii treningowej, co zostało szczegółowo opisane. W pracy został również wykorzystany algorytm pseudo-ewolucyjny EVO, którego zastosowanie umożliwiło porównanie skuteczności algorytmu TD(λ) z odmienną metodą nauczania taktyki agenta. Algorytm został zaimplementowany i przetestowany w języku Ocaml.
naukowcy
uczniowie
studenci
Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja (2018)
Skuteczość metod uczenia w algorytmach z rodziny Temporal Difference w zastosowaniu do dwuoosobowych gier planszowych (PD-2007-04)
teoria gier
Instytut Badań Systemowych PAN w Warszawie
game theory