Heuristiky pro hraní hry Scotland Yard

Abstract

Tato práce se zabývá možností použití algoritmů hlubokého a posilovaného učení pro řešení problémů s neúplnou informací. Hlavním zkoumaným algoritmem je PPO – Proximal Policy Optimization (optimalizace proximální politiky). K účelu testování vhodnosti algoritmu PPO byla vytvořena zjednodušená implementace hry Scotland Yard a také prostředí pro trénování a testování algoritmů. Z provedených experimentů této práce vzešlo, že algoritmus PPO je velmi vhodný na řešení problémů s neúplnou informací. Agenti při trénování velmi rychle získali pojem o cílech hry a vybudovali vhodné strategie pro jejich naplnění.This thesis explores the possibility of using deep and reinforcement learning algorithms to solve problems with incomplete information. The main algorithm studied is PPO – Proximal Policy Optimization. In order to test the suitability of the PPO algorithm, a simplified implementation of the Scotland Yard game was created as well as an environment for training and testing the algorithms. From performed experiments, it emerged that the PPO algorithm is very suitable for solving problems with incomplete information. The agents very quickly gained a sense of the game’s goals and built appropriate strategies to meet those goals through training.