Artificial Intelligence for the Unstable Unicorns Game
Umělá inteligence pro hru Unstable Unicorns
bachelor thesis (DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/183069Identifiers
Study Information System: 250760
Collections
- Kvalifikační práce [11327]
Author
Advisor
Referee
Fink, Jiří
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Computer Science with specialisation in Artificial Intelligence
Department
Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic
Date of defense
29. 6. 2023
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
English
Grade
Excellent
Keywords (Czech)
karetní hra|umělá inteligence|hra pro více hráčůKeywords (English)
card game|artificial intelligence|multiplayer gameTato práce zkoumá umělou inteligenci pro hru Unstable Unicorns. Tato hra začala na Kickstarteru a v průběhu let tvůrci hry vydali několik rozší- ření. Tato práce si klade za cíl naimplementovat herní simulátor pro tuto hru, analyzovat hru a navrhnout umělé inteligence. Nejprve budeme analyzovat pravidla hry, herní mechaniky a zkoumání umělých inteligencí v podobných hrách. Naimplementovali jsme herní simulátor co nejblíže původním pra- vidlům. Poté jsme vyvinuli tři různé umělé inteligence. Jedná se o agenty založené na pravidlech, agenty Monte Carlo a evoluční agenty. Nakonec jsme provedli experimenty a srovnávací testy s implementovanými agenty. Nejlépe fungující agent je evoluční agent. Je rychlý s největší výherností.
This work explores artificial intelligence for the game Unstable Unicorns. This game started on Kickstarter and over the years, the game creators re- leased several expansions. This work aims to implement a game simulator for this game, analyze the game, and design the artificial intelligence for this game. First, we will analyze the game rules, game mechanics, and artificial intelligence in similar games. We implemented the game simulator as close as possible to the original rules. Afterward, we developed three different artificial intelligence algorithms. These are rule-based agents, Monte Carlo agents and evolutionary agents. Finally, we ran the experiments and com- parison tests with the implemented agents. The best-performing agent is the evolutionary agent. It is quick with the best win rate.