Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Optimisation of MCTS player for The Lord of the Rings: The Card Game

Tytuł:
Optimisation of MCTS player for The Lord of the Rings: The Card Game
Autorzy:
Godlewski, Konrad
Sawicki, Bartosz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2173569.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
computational intelligence
LoTR
Lord of the Rings
Monte Carlo Tree Search
inteligencja obliczeniowa
Władca Pierścieni
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 3; art. no. e136752
0239-7528
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-NC-ND: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 4.0
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The article presents research on the use of Monte-Carlo Tree Search (MCTS) methods to create an artificial player for the popular card game “The Lord of the Rings”. The game is characterized by complicated rules, multi-stage round construction, and a high level of randomness. The described study found that the best probability of a win is received for a strategy combining expert knowledge-based agents with MCTS agents at different decision stages. It is also beneficial to replace random playouts with playouts using expert knowledge. The results of the final experiments indicate that the relative effectiveness of the developed solution grows as the difficulty of the game increases.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies