Zobrazit minimální záznam

Analyzing the state-of-the-art AI in the game Hearthstone.
dc.contributor.advisorSchmid, Martin
dc.creatorHaluška, Radovan
dc.date.accessioned2024-11-29T13:45:35Z
dc.date.available2024-11-29T13:45:35Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/193622
dc.description.abstractZatiaľ čo poker ako rodina hier bol v posledných desaťročiach intenzívne študovaný, zberateľským kartovým hrám sa venuje relatívne malá pozornosť. Len nedávno sme videli agenta, ktorý môže konkurovať profesionálnym ľudským hráčom v Hearthstone, jednej z najpopulárnejších zberateľských kartových hier. Hoci umelí agenti musia byť schopní pracovať s nedokonalými informáciami v oboch týchto žánroch, zberateľské kartové hry predstavujú ďalšiu sadu odlišných výziev. Na rozdiel od mnohých pokrových variantov sa agenti musia vysporiadať so stavovým priestorom tak obrovským, že aj vymenovanie všetkých stavov v súlade s presvedčeniami agenta je neriešiteľné, čo robí súčasné me- tódy vyhľadávania nepoužiteľnými a vyžaduje, aby agenti zvolili iné techniky. Táto práca skúma silu takýchto techník v zberateľských kartových hrách tým, že sa naučí najlepšie reagovať na ByteRL, najmodernejšieho agenta v Legends of Code a Magic a Hearthstone. Hoci ByteRL vyhral dvojité prvenstvo v poslednej súťaži SCGAI a porazil 10 najlepších hráčov Hearthstone z Číny, ukazujeme, že jeho hra v Legends of Code and Magic pone- cháva priestor na ďalšie zlepšenie.cs_CZ
dc.description.abstractWhile Poker, as a family of games, has been studied extensively in the last decades, collectible card games have seen relatively little attention. Only recently have we seen an agent that can compete with professional human players in Hearthstone, one of the most popular collectible card games. Although artificial agents must be able to work with imperfect information in both of these genres, collectible card games pose another set of distinct challenges. Unlike in many poker variants, agents must deal with state space so vast that even enumerating all states consistent with the agent's beliefs is intractable, rendering the current search methods unusable and requiring the agents to opt for other techniques. This thesis investigates the strength of such techniques in collectible card games by learning a best response policy against ByteRL, the state-of-the-art agent in Legends of Code and Magic and Hearthstone. Although ByteRL won the double champi- onship in the last SCGAI Competition and beat a top-ten Hearthstone player from China, we show that its play in Legends of Code and Magic leaves room for further improvement.en_US
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectimperfect information games|search|Hearthstone|best responseen_US
dc.subjecthry s neuplnou informaci|Hearthstonecs_CZ
dc.titleAnalýza současného stavu AI pro karetní hru Hearthstone.cs_CZ
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2024
dcterms.dateAccepted2024-09-10
dc.description.departmentDepartment of Applied Mathematicsen_US
dc.description.departmentKatedra aplikované matematikycs_CZ
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId260740
dc.title.translatedAnalyzing the state-of-the-art AI in the game Hearthstone.en_US
dc.contributor.refereeŠvancara, Jiří
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelnavazující magisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineComputer Science - Artificial Intelligenceen_US
thesis.degree.disciplineInformatika - Umělá inteligencecs_CZ
thesis.degree.programComputer Science - Artificial Intelligenceen_US
thesis.degree.programInformatika - Umělá inteligencecs_CZ
uk.thesis.typediplomová prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra aplikované matematikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Applied Mathematicsen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csInformatika - Umělá inteligencecs_CZ
uk.degree-discipline.enComputer Science - Artificial Intelligenceen_US
uk.degree-program.csInformatika - Umělá inteligencecs_CZ
uk.degree-program.enComputer Science - Artificial Intelligenceen_US
thesis.grade.csVelmi dobřecs_CZ
thesis.grade.enVery gooden_US
uk.abstract.csZatiaľ čo poker ako rodina hier bol v posledných desaťročiach intenzívne študovaný, zberateľským kartovým hrám sa venuje relatívne malá pozornosť. Len nedávno sme videli agenta, ktorý môže konkurovať profesionálnym ľudským hráčom v Hearthstone, jednej z najpopulárnejších zberateľských kartových hier. Hoci umelí agenti musia byť schopní pracovať s nedokonalými informáciami v oboch týchto žánroch, zberateľské kartové hry predstavujú ďalšiu sadu odlišných výziev. Na rozdiel od mnohých pokrových variantov sa agenti musia vysporiadať so stavovým priestorom tak obrovským, že aj vymenovanie všetkých stavov v súlade s presvedčeniami agenta je neriešiteľné, čo robí súčasné me- tódy vyhľadávania nepoužiteľnými a vyžaduje, aby agenti zvolili iné techniky. Táto práca skúma silu takýchto techník v zberateľských kartových hrách tým, že sa naučí najlepšie reagovať na ByteRL, najmodernejšieho agenta v Legends of Code a Magic a Hearthstone. Hoci ByteRL vyhral dvojité prvenstvo v poslednej súťaži SCGAI a porazil 10 najlepších hráčov Hearthstone z Číny, ukazujeme, že jeho hra v Legends of Code and Magic pone- cháva priestor na ďalšie zlepšenie.cs_CZ
uk.abstract.enWhile Poker, as a family of games, has been studied extensively in the last decades, collectible card games have seen relatively little attention. Only recently have we seen an agent that can compete with professional human players in Hearthstone, one of the most popular collectible card games. Although artificial agents must be able to work with imperfect information in both of these genres, collectible card games pose another set of distinct challenges. Unlike in many poker variants, agents must deal with state space so vast that even enumerating all states consistent with the agent's beliefs is intractable, rendering the current search methods unusable and requiring the agents to opt for other techniques. This thesis investigates the strength of such techniques in collectible card games by learning a best response policy against ByteRL, the state-of-the-art agent in Legends of Code and Magic and Hearthstone. Although ByteRL won the double champi- onship in the last SCGAI Competition and beat a top-ten Hearthstone player from China, we show that its play in Legends of Code and Magic leaves room for further improvement.en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra aplikované matematikycs_CZ
thesis.grade.code2
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusO


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV