Aplikace procedury MAXn na hru Člověče nezlob se.

Abstract

Tato práce se zabývá aplikací algoritmu MAXn na deskovou hru Člověče, nezlob se!. MAXn rozšiřuje klasický Minimax pro vícehráčové hry, což jej činí vhodným pro strategické rozhodování v prostředích s neurčitostí. Nejprve jsou popsána pravidla hry a přehled algoritmů pro hraní her se zaměřením na více hráčů. Následně je analyzována teoretická stránka MAXn, jeho varianty a výzvy při modelování herního stromu s náhodou. Praktická část se věnuje implementaci MAXn ve Člověče, nezlob se!, řeší problémy při přizpůsobení teorie realitě a hodnotí experimentální výsledky. Práce poskytuje ucelený pohled na využití MAXn ve vícehráčových hrách s náhodnými prvky, propojující teorii s konkrétní aplikací.

This thesis explores the application of the MAXn algorithm to the board game Ludo (Člověče, nezlob se!). MAXn extends the classical Minimax algorithm to multi-player games, making it suitable for strategic decision-making in uncertain environments. First, the game rules and an overview of game-playing algorithms for multi-player settings are presented. The theoretical aspects of MAXn, its variations, and challenges in modeling a stochastic game tree are then analyzed. The practical part focuses on implementing MAXn in Ludo, addressing challenges in adapting theory to practice and evaluating experimental results. This work provides a comprehensive perspective on the use of MAXn in multi-player games with randomness, bridging theory and application.