Drevesno preiskovanje Monte Carlo pri namizni igri Scotland YardIlenič, Nejc (Avtor) Šter, Branko (Mentor) drevesno preiskovanjeMonte Carlonepopolna informacijaScotland Yardodločanjezgornja meja zaupanja pri drevesihumetna inteligencaDrevesno preiskovanje Monte Carlo zaradi uspeha pri računalniški igri Go postaja vse bolj uveljavljena metoda odločanja v različnih domenah. Za zelo uspešno se je izkazala pri igrah s popolno informacijo za enega, dva ali več igralcev, pri igrah, kjer igralcem v danem trenutku ni na voljo vsa informacija, pa je za večjo učinkovitost potrebno uvesti domensko specifične izboljšave. V diplomskem delu so opisani in empirično preizkušeni obstoječi pristopi k problematiki uporabe drevesnega preiskovanja v namizni igri Scotland Yard. Izkazalo se je, da hevristična izbira možne lokacije igralca s popolno informacijo v največji meri vpliva na uspeh igralcev z nepopolno informacijo. Po poskusih se je MCTS igralec z vsemi izboljšavami izkazal kot konkurenčen nasprotnik človeškemu igralcu.[N. Ilenič]20152015-09-17 15:30:02Diplomsko delo/naloga72440VisID: 16184COBISS_ID: 1536566979sl