УНИВЕРСИТЕТ ИТМО
Кафедра «Технологии программирования»



Главная

Новости
 Новости науки
 Важное
 Почетные доктора
 Инновации
 Культура
 Люди
 Разное
 Скартел-Yota
 Стрим
 Смольный
Учебный процесс
 Образование
 Дипломы
 Курсовые проекты
 Лабораторные работы
 Учебные курсы
 Визуализаторы
 Unimod-проекты
 Семинары
 Стипендии
Наука
 События и факты
 Госконтракты
 Статьи
 Диссертации
 Книги
 Презентации
 Свидетельства
 Сотрудничество
Исследования
 Автоматы
 Верификация
 Биоинформатика
 Искусственный интеллект
 Генетические алгоритмы
 Движение
 UniMod
 Роботы и агенты
 Нейронные сети
 ФЦП ИТМО-Аалто
 Разное

О нас
 Премии
 Сертификаты и дипломы
 Соревнования по программированию
 Прорыв
 Автографы
 Рецензии

Беллетристика
 Мотивация
 Мысли
Медиа
 Видео
 Фотографии
 Аудио
 Интервью

English
 Home

 Articles
 Posters
 Automata-Based Programming
 Initiatives
 Projects
 Presentations
 UniMod
 UniMod Projects
 Visualizers


Поиск по сайту

Яndex



   Главная / Дипломы / Метод выделения факторов, влияющих на решения объекта моделирования, на примере игры "Покер техасский холдем" (версия для печати)


Метод выделения факторов, влияющих на решения объекта моделирования, на примере игры "Покер техасский холдем"



© 2010, А.А. Терескин

Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики

Полный текст работы
Презентация

Аннотация

В настоящей работе предлагается новый подход представления абстракции, основанный на факторах. Также в работе предлагается использовать новый метод для сокращения размера представления дерева игры и автоматического построения множества состояний абстракции для модели стратегического класса на основе истории действий оппонента. Метод применяется для построения абстракции для хранения информации о действиях оппонентов и моделирования их поведения в игре "Покер техасский холдем".

Эффективность применяемого подхода демонстрируется на примере игры против известных в области исследований построения искусственного интеллекта для игры покер агентов. В результате применения метода, предложенного в работе, удалось улучшить результаты игры агента по сравнению с вариантом, когда агент использовал для моделирования фиксированный параметризуемый человеком вариант абстракции.




© 2002—2017 По техническим вопросам сайта: vl.ulyantsev@gmail.com