Vojtěch Šalbaba

Bachelor's thesis

Samoučící algoritmus pro deskovéhry

Self-learning algorithm for desk games
Anotácia:
Záměrem práce je prozkoumat fungování, možnosti, vlastnosti, výhody a omezení algoritmů z rodiny Ant Colony Optimization, posléze aplikovat myšlenky Ant Co- lony Optimization na problém nalezení nejlepšího tahu v jednoduché deskové hře a porovnat jeho výkon s algoritmem MiniMax
Abstract:
Goal of this work is to study Ant Colony Optimization algorthms and try to apply them to problem of selecting best move in board game, then compare it to MiniMax
 

Kľúčové slová

Ant Colony Optimization Ant System Simple Ant Colony Optimization umělá inteligence desková hra

Keywords

Ant Colony Optimization Ant System Simple Ant Colony Optimization artificial inteligence board game
 
Jazyk práce: Czech
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 3. 8. 2010

Obhajoba závěrečné práce

  • Obhajoba proběhla 24. 8. 2010
  • Vedúci: Martin Dostál
  • Oponent: Tomáš Kühr

Citační záznam

Citovat tuto práci

Plný text práce

Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:
  • Soubory jsou od 3. 8. 2010 dostupné: světu
 
Názov
Vložil
Vložené
Práva
Theses pqaq17 pqaq17/2
4. 8. 2010
Složky
Soubory
PDF 75464-142839284.pdf
Nejezchleba, O.
26. 8. 2010

  • Co je jinak přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Co je jinak další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Co je jinak pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Co je nové vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Co je nové rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.

  • Co se chystá

    Připravujeme další vylepšení pro mobilní zařízení.