Monte Carlo Tree Search (MCTS) is a popular game AI algorithm that searches the state space of a game while using randomized playouts to evaluate new states. There have been many papers published about various adjustments of the original algorithm, however, work that compares multiple of these algorithms together does not seem to exist. This lack of data can make it difficult to decide which variant to use without implementing and testing them which is potentially quite time-consuming. The aim of this thesis is therefore twofold. First to create such a comparison in a specific setting and second to introduce a new variant, WP MCTS, which is based on the idea that one should be able to gather more information from a playout by taking a look at all the states encountered during its computation. For our setting, we chose battles between small armies in a 4X computer game called Children of the Galaxy. The results presented here indicate that many, though not all tested variants outperform basic MCTS in this setting. 1Monte Carlo Tree Search (MCTS) je populární algoritmus pro umělou inteligenci do počítačových her, který funguje na základě prohledávání stavového prostoru hry za použití náhodných simulací na ohodnocení nových stavů. Bylo již pub- likováno mnoho článků o různých úpravách původního algoritmu, avšak práce, které by porovnávaly vícero těchto upravených algoritmů mezi sebou patrně neex- istují. Tenhle nedostatek dat může pro vývojáře činit výběr varianty pro vlastní účely obtížným, aniž by je sám implementoval a otestoval - což však může být časově náročné. Tato práce má proto dva cíle. Prvním je porovnat různé vari- anty MCTS ve specifickém prostředí a druhým je představit novou variantu, WP MCTS, která vychází z předpokladu, že pohledem na všechny stavy projedené při simulaci by mělo být možné získat více informací než jen obodováním kon- cového stavu. Pro naše prostředí jsme si vybrali souboje mezi malými armádami ve 4X počítačové hře zvané Children of the Galaxy. Výsledky prezentované v této práci indikují, že mnohé, avšak ne všechny testované varianty podávají v tomto prostředí lepší výkon než původní algoritmus. 1Department of Software and Computer Science EducationKatedra softwaru a výuky informatikyMatematicko-fyzikální fakultaFaculty of Mathematics and Physic
