Artificial Intelligence for Game Playing

Abstract

Práce se zabývá metodami umělé inteligence aplikovanými pro hraní strategických her, ve kterých probíhá veškerá interakce v reálném čase (tzv. real-time strategic - RTS). V práci se zabývám zejména metodu strojového učení Q-learning založenou na zpětnovazebním učení a Markovovu rozhodovacím procesu. Praktická část práce je implementována pro hraní hry StarCraft: Brood War.Mnou navržené řešení, implementované v rámci pravidel soutěže SSCAIT, se učí sestavit optimální konstrukční pořadí budov dle hracího stylu oponenta. Analýza a vyhodnocení systému jsou provedeny srovnáním s ostatními účastníky soutěže a rovněž na základě sady odehraných her a porovnání počátečního chování s výsledným chováním natrénovaným právě na této sadě.The focus of this work is the use of artificial intelligence methods for a playing of real-time strategic (RTS) games, where all interactions of players are performed in real time (in parallel). The thesis deals mainly with the use of machine learning method Q-learning, which is based on reinforcement learning and Markov decision process. The practice part of this work is implemented for StarCraft: Brood War game.A proposed solution learns to make up an optimal order of buildings construction in respect to a playing style (strategy) of the opponent(s). The solution is proposed within the rules of the SSCAIT tournament. Analysis and evaluation of the proposed system are based on a comparison with other participants of the competition as well as a comparison of the system behavior before and after the playing of a set of the games.