Högskolan i Skövde

his.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • apa-cv
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
SAMEVOLUTION AV ARTIFICIELLT NEURALT NÄTVERK FÖR ATT EVALUERA SPELTILLSTÅND
Högskolan i Skövde, Institutionen för kommunikation och information.
2014 (Svenska)Självständigt arbete på grundnivå (kandidatexamen), 20 poäng / 30 hpStudentuppsats (Examensarbete)Alternativ titel
COEVOLUTION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TO EVALUATE GAMESTATE (Engelska)
Abstract [sv]

Detta arbete undersöker två tekniker för att evaluera spelplanen i minimaxalgoritmen. Den tekniken som fokuseras mest på i arbetet är ett artificiellt neuralt nätverk som evolveras med hjälp av samevolution. Tekniken är utformad för att inte behöva någon tidigare mänsklig expertis. Den andra tekniken använder heuristiker och mänsklig expertis för att få fram evalueringsfunktionen. Spelet som används för att testa teknikerna är Kinaschack.

Resultaten antyder att tekniken i fokus inte fungerar till spelet Kinaschack. En undersökning där tekniken modifierades så att samevolution byttes ut gav ett bättre resultat. Detta behöver inte betyda att problemet är samevolution Men det tyder på att det är en faktor.

Tekniken som arbetet fokuserar på är baserad på ett tidigare arbete där spelet Dam användes. Eftersom tekniken har visats fungera tidigare skulle det vara intressant att testa den med fler spel. I slutet av arbetet diskuteras en variant av tekniken för spelet Schack.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2014. , s. 31
Nyckelord [sv]
Artificiell intelligens, Artificiella neurala nätverk, Evolution, Genetiska algoritmer, Minimax, Brädspel
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi)
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:his:diva-9552OAI: oai:DiVA.org:his-9552DiVA, id: diva2:727313
Ämne / kurs
Datalogi
Utbildningsprogram
Dataspelsutveckling - programmering
Handledare
Examinatorer
Tillgänglig från: 2014-06-24 Skapad: 2014-06-19 Senast uppdaterad: 2018-01-11Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

a11davno_slutrapport(1331 kB)247 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 1331 kBChecksumma SHA-512
e8178de515d2bea1b1f7e0b8dc77aaa92e79dcc4452ae4b3534b4c46881944ea7d551a4c67e7d3b061e80e50c3016c3306ce51bc85405df667863073a5594f6e
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Av organisationen
Institutionen för kommunikation och information
Datavetenskap (datalogi)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 247 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 380 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • apa-cv
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf