In this thesis, we work on implementation of the board game Settlers of Ca- tan and artifitial intelligence playing this game. The artificial intelligence is based on a combination of expectimax and reinforcement learning. Using reinforcement learning, we have been able to develop an agent who can play reasonably. We ma- naged to improve the policy learned by reinforcement learning using expectimax. The resulting agent is able to win aganist average human player.V této práci se zabýváme implementací stolní hry Osadníci z Katanu a umělé inteligence hrající tuto hru. Umělá inteligence je založena na kombinaci expecti- maxu a zpětnovazebního učení. S využitím zpětnovazebního učení se nám podařilo vyvinout agenta, který zvládá rozumně hrát. Strategii naučenou zpětnovazebním učením jsme úspěšně vylepšili využitím expectimaxu. Výsledný agent je schopný vyhrát proti průměrnému lidskému hráči.Department of Theoretical Computer Science and Mathematical LogicKatedra teoretické informatiky a matematické logikyMatematicko-fyzikální fakultaFaculty of Mathematics and Physic
