Inteligentní reaktivní agent pro hru Ms.Pacman
but.committee | doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (místopředseda) Ing. Zbyněk Křivka, Ph.D. (člen) Ing. Jaroslav Rozman, Ph.D. (člen) Ing. Josef Strnadel, Ph.D. (člen) | cs |
but.defence | Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C. Otázky u obhajoby: K obhajobě pokládám studentce tři otázky: - Můžete stručně uvést cíl a pravidla hry Ms. Pacman, a případné modifikace, které jste v práci použila? - Můžete uvést přesný tvar použité hodnotící funkce? - Můžete stručně vysvětlit, jak jste pracovala s neurčitostí v algoritmu Minimax? | cs |
but.jazyk | čeština (Czech) | |
but.program | Informační technologie | cs |
but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
dc.contributor.advisor | Drahanský, Martin | cs |
dc.contributor.author | Bložoňová, Barbora | cs |
dc.contributor.referee | Zbořil, František | cs |
dc.date.created | 2016 | cs |
dc.description.abstract | Tato práce se zabývá umělou inteligencí pro složitější rozhodovací problémy, jako je hra s neurčitostí Ms. Pacman. Cílem práce je navrhnout inteligentního reaktivního agenta využívajícího metodu strojového učení, demonstrovat jej ve vizuálním demu Ms. Pacman a jeho inteligenci srovnat se známými informovanými metodami hraní her (Minimax, Alfa-Beta řezy, Expectimax). Práce je rozdělena primárně na dvě části. V teoretické části je řešena problematika metod hraní her, reaktivita agenta a možnosti strojového učení (vše v kontextu Ms. Pacman). Druhá část práce je zaměřena na samotný popis návrhu a implementace verzí agenta a na závěr jeho srovnání se zmíněnými známými metodami hraní her, zhodnocení dosažených výsledků a několik návrhů na vylepšení do budoucna. | cs |
dc.description.abstract | This thesis focuses on artificial intelligence for difficult decision problemes such as the game with uncertainty Ms. Pacman. The aim of this work is to design and implement intelligent reactive agent using a method from the field of reinforcement learning, demonstrate it on visual demo Ms.Pacman and compare its intelligence with well-known informed methods of playing games (Minimax, AlfaBeta Pruning, Expectimax). The thesis is primarily structured into two parts. The theoretical part deals with adversarial search (in games), reactivity of agent and possibilities of machine learning, all in the context of Ms. Pacman. The second part addresses the design of agent's versions behaviour implementation and finally its comparison to other methods of adversarial search problem, evaluation of results and a few ideas for future improvements. | en |
dc.description.mark | C | cs |
dc.identifier.citation | BLOŽOŇOVÁ, B. Inteligentní reaktivní agent pro hru Ms.Pacman [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2016. | cs |
dc.identifier.other | 96529 | cs |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/62210 | |
dc.language.iso | cs | cs |
dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií | cs |
dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
dc.subject | umělá inteligence | cs |
dc.subject | hry s nulovým součtem | cs |
dc.subject | hry s neurčitostí | cs |
dc.subject | reaktivní agent | cs |
dc.subject | Expectimax | cs |
dc.subject | Markovské rozhodovací procesy | cs |
dc.subject | strojové učení | cs |
dc.subject | posilované učení | cs |
dc.subject | Q-Learning | cs |
dc.subject | gridworld | cs |
dc.subject | artificial intelligence | en |
dc.subject | zero-sum games | en |
dc.subject | games with uncertainty | en |
dc.subject | reactive agent | en |
dc.subject | Expectimax | en |
dc.subject | Markov decision processes | en |
dc.subject | machine learning | en |
dc.subject | reinforcement learning | en |
dc.subject | Q-Learning | en |
dc.subject | gridworld | en |
dc.title | Inteligentní reaktivní agent pro hru Ms.Pacman | cs |
dc.title.alternative | Intelligent Reactive Agent for the Game Ms.Pacman | en |
dc.type | Text | cs |
dc.type.driver | bachelorThesis | en |
dc.type.evskp | bakalářská práce | cs |
dcterms.dateAccepted | 2016-06-13 | cs |
dcterms.modified | 2020-05-10-16:12:40 | cs |
eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
sync.item.dbid | 96529 | en |
sync.item.dbtype | ZP | en |
sync.item.insts | 2025.03.18 18:57:53 | en |
sync.item.modts | 2025.01.15 16:10:34 | en |
thesis.discipline | Informační technologie | cs |
thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů | cs |
thesis.level | Bakalářský | cs |
thesis.name | Bc. | cs |
Files
Original bundle
1 - 4 of 4
Loading...
- Name:
- final-thesis.pdf
- Size:
- 1.15 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- final-thesis.pdf
Loading...
- Name:
- Posudek-Vedouci prace-18803_v.pdf
- Size:
- 124.17 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek-Vedouci prace-18803_v.pdf
Loading...
- Name:
- Posudek-Oponent prace-18803_o.pdf
- Size:
- 88.49 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek-Oponent prace-18803_o.pdf
Loading...
- Name:
- review_96529.html
- Size:
- 1.45 KB
- Format:
- Hypertext Markup Language
- Description:
- file review_96529.html