Drevesno preiskovanje Monte Carlo s konvolucijsko nevronsko mrežo za igranje GomokuChen, Qichao (Avtor) Šter, Branko (Mentor) drevesno preiskovanje Monte Carlokonvolucijska nevronska mrežaAlphaGo ZeroAlpha ZeroGomokuCilj diplomske naloge je bil z uporabo drevesnega preiskovanja Monte Carlo (Monte Carlo Tree Search, MCTS) in nevronske mreže narediti inteligentnega agenta za igro Gomoku. Uporabili smo pristop agenta Alpha Zero, ki je v svojem algoritmu združil drevesno preiskovanje Monte Carlo in konvolucijsko nevronsko mrežo. Podobno kot AlphaGo Zero se je tudi naš agent učil brez kakršnegakoli predznanja o igri Gomoku, poznal je le pravilo igre. Učil se je s samoigranjem. Po 1500 samoigrah je premagal računalniškega igralca, ki je uporabljal samo MCTS. Pri ocenjevanju primerjave s človekom je dosegel zadovoljive rezultate, saj ga človek težko premaga. Agent zna namreč zelo dobro blokirati in prepoznavati tipične grožnje, ki jih človek uporabi za zmago.20192019-09-17 12:10:05Diplomsko delo/naloga110566VisID: 23587COBISS_ID: 1538373059sl