Diese Seminararbeit erklärt die HyperPlay Technik und die dafür benötigten Grundlagen der Game Description Language und der Monte-Carlo-Methode und gibt eine kurze Erläuterung der Verbesserungen von HyperPlay-II.
In der Disziplin des General Game Playing geht es darum, einer Künstlichen Intelligenz mithilfe der Game Description Language beizubringen, alle Arten von Spielen ohne weiteres menschliches Eingreifen zu meistern. Eine besondere Herausforderung bieten dabei Spiele mit imperfekten Informationen, da es für diese Unterkategorie bis jetzt nur sehr wenige Ansätze gibt, die in der Lage sind, die Spiele effizient zu lösen.
Die von Michael Schofield, Timothy Cerexhe und Michael Thielscher 2012 auf der 26. AAAI Conference of Artificial Intelligence vorgestellte und 2013 im Rahmen des dritten internationalen General Game Playing Workshop verbesserte Technik HyperPlay soll nun Abhilfe in diesem Bereich schaffen. Sie konvertiert dazu Modelle für Spiele mit perfekten Informationen so, dass sie auch für Spiele mit imperfekten Informationen anwendbar sind und verwendet zur Entscheidungsfindung die Monte-Carlo-Methode.
Inhaltsverzeichnis
1 EINLEITUNG
2 RELATED WORK
3 GAME DESCRIPTION LANGUAGE
3.1 Schlüsselwörter
3.2 GDL-II
3.3 Relationen und Einschränkungen
3.4 Beispieldarstellung
4 MONTE-CARLO-METHODE
4.1 Erklärung der Monte-Carlo Tree Search
4.2 Tree Search Beispieldarstellung
4.3 Vor- und Nachteile
5 HYPERPLAY
5.1 Der Algorithmus
5.2 Wahl der Spielzüge
5.3 HyperPlay Anwendungsbeispiele
5.3.1 Monty Hall
5.3.2 Krieg Tic-Tac-Toe
5.3.3 Blind Breakthrough
5.3.4 CadiaPlayer
5.4 Verbesserungen durch HyperPlay-II
6 FAZIT
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