Artificial Intelligence for the board game Sagrada

Abstract

Aplikace umělé inteligence na deskové hry se v posledních letech rozšířila, což bylo inspirováno úspěchy ve šachu a Go. Tato práce představuje podrobný průzkum technik umělé inteligence v implementaci deskové hry Sagrada. Sagrada představuje pro hráče řízené umělou inteligencí výzvy kvůli složitosti hry, vysokému větvení a přítomnosti skry- tých a stochastických informací ve hře. Hlavním zaměřením práce je implementace a srovnání výkonu algoritmů minimax, Monte Carlo Tree Search (MCTS) a algoritmů za- ložených na pravidlech.

The application of artificial intelligence to board games has become widespread in recent years inspired by achievements in chess and Go. This thesis presents a detailed exploration of artificial intelligence techniques in an implementation of the board game Sagrada. Sagrada presents challenges for artificial intelligence agents due to the com- plexity of the game, the high branching factor and the presence of hidden and stochastic information in the game. The primary focus of the thesis is on implementing and com- paring the performance of minimax, Monte Carlo Tree Search (MCTS), and rules-based algorithms.