Primjena Monte Carlo metode i neuronskih mreža za učenje kartaških igara

završni rad

• Naslov (engleski): Application of Monte Carlo method and neural networks for learning card games
• Autor: Jan Murić
• Mentor: Sonja Grgić (mentor)
• Član povjerenstva: Sonja Grgić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Jelena Božek (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Ivana Žeger (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2024-07-05, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Ovaj rad istražuje primjenu Monte Carlo pretrage stabla (MCTS) i algoritma inspiriranog
AlphaZero na igru šnaps. Opisani su ključni koraci MCTS algoritma. Opisani su izazovi
implementacije MCTS-a u igri šnaps, kao što su strategije za determinizaciju nepoznatih
informacija. Također je opisan algoritam koji koristi neuronske mreže za predviđanje
politike agenta za igranje šnapsa u svrhu određivanja najboljeg poteza. Uspoređeno je pet
različitih agenata te eksperimentalni podaci pokazuju da AlphaZero inspiriran algoritam s
neuronskom mrežom ne nadmašuje performanse klasičnog MCTS algoritma u šnapsu što
upućuje na potrebu za daljnjim istraživanjem i optimizacijom.

Sažetak (engleski)

This paper investigates the application of Monte Carlo Tree Search (MCTS) and an
AlphaZero-inspired algorithm to the game of Schnapsen. The key steps of the MCTS
algorithm are described. The challenges of implementing MCTS in Schnapsen, such as
strategies for the determinization of unknown information, are also discussed.
Additionally, an algorithm utilizing neural networks to predict the agent's policy for
playing Schnapsen in order to determine the best move is presented. Five different agents
are compared, and experimental data show that the AlphaZero-inspired algorithm with a
neural network does not outperform the classic MCTS algorithm in Schnapsen, indicating
a need for further research and optimization.

• Ključne riječi: Monte Carlo pretraga stabla; šnaps; neuronske mreže; nepotpune igre
• Ključne riječi (engleski): Monte Carlo Tree Search; Schnapsen; neural networks; imperfect information games
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:347846
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2024-10-12 21:39:29