Uporaba drevesnega preiskovanja Monte Carlo za inteligentno vodenje igralnih agentov v Rogue-podobnih igrah : diplomsko delo

Jeran, Benjamin

| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva

Naslov:	Uporaba drevesnega preiskovanja Monte Carlo za inteligentno vodenje igralnih agentov v Rogue-podobnih igrah : diplomsko delo
Avtorji:	ID Jeran, Benjamin (Avtor) ID Fister, Iztok (Mentor) Več o mentorju... ID Novak, Damijan (Komentor)
Datoteke:	VS_Jeran_Benjamin_2024.pdf (2,00 MB) MD5: 5961F60336D8C67A0CAA9AB01DDA88D8
Jezik:	Slovenski jezik
Vrsta gradiva:	Diplomsko delo/naloga
Tipologija:	2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:	FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:	V diplomski nalogi smo se osredotočili na implementacijo igralnega agenta za Rogue-podobne igre. V teoretičnem delu smo najprej opisali, kaj so Rogue-podobne igre ter izpostavili njihove glavne značilnosti. Naredili smo pregled igralnih agentov in njihovih pristopov ter se na koncu dotaknili osnovne implementacije algoritma drevesnega preiskovanja Monte Carlo, pri katerem smo uporabili formulo UCT za izbiranje vozlišč. V praktičnem delu smo s pomočjo algoritma zgradili igralnega agenta za Rogue-podobno igro ter naredili raziskavo, kako dobro se je ta obnesel v igranju. Raziskovali smo, kako dobro se agent na podlagi algoritma MCTS izkaže proti igranju nasprotnika, ki izbira naključne poteze. Algoritem MCTS se je ob koncu praktičnega dela dobro izkazal za uporabo v Rogue-podobnih igrah.
Ključne besede:	Rogue-podobne igre, MCTS, inteligentno vodenje agentov, okrepitveno učenje
Kraj izida:	Maribor
Kraj izvedbe:	Maribor
Založnik:	[B. Jeran]
Leto izida:	2024
Št. strani:	1 spletni vir (1 datoteka PDF (X, 52 f.))
PID:	20.500.12556/DKUM-90098
UDK:	004.832.24(043.2)
COBISS.SI-ID:	218920451
Datum objave v DKUM:	08.10.2024
Število ogledov:	143
Število prenosov:	111
Metapodatki:
Področja:	KTFMB - FERI
:	Kopiraj citat

Skupna ocena:	(0 glasov)
Vaša ocena:	Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:	CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna

Povezava:	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:	Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:	22.08.2024

Sekundarni jezik

Jezik:	Angleški jezik
Naslov:	Using the Monte Carlo tree search algorithm for intelligent guiding of game agents in rogue-like games
Opis:	In the thesis, the focus was placed on the implementation of a game-playing agent for Rogue-like games. In the theoretical part, Rogue-like games were first described, and their main characteristics were highlighted. A review of game-playing agents and their approaches was conducted, and finally, the basic implementation of the Monte Carlo tree search algorithm was discussed, where the UCT formula was used for node selection. In the practical section, the algorithm was used to create a game-playing agent for a Rogue-like game, and its gameplay performance was evaluated through analysis. Research was conducted on the performance of an agent based on the MCTS algorithm against an opponent that makes random moves. By the end of the practical part, the MCTS algorithm proved to be effective for use in Rogue-like games.
Ključne besede:	Roguelike, MCTS, intelligent guiding of game agents, reinforcement learning

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)

0 - 0 / 0

Ni komentarjev!

Nazaj