Högskolan i Skövde

his.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • apa-cv
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
SAMEVOLUTION AV ARTIFICIELLT NEURALT NÄTVERK FÖR ATT EVALUERA SPELTILLSTÅND
University of Skövde, School of Humanities and Informatics.
2014 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesisAlternative title
COEVOLUTION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TO EVALUATE GAMESTATE (English)
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.

Place, publisher, year, edition, pages
2014. , p. 31
Keywords [sv]
Artificiell intelligens, Artificiella neurala nätverk, Evolution, Genetiska algoritmer, Minimax, Brädspel
National Category
Computer Sciences
Identifiers
URN: urn:nbn:se:his:diva-9552OAI: oai:DiVA.org:his-9552DiVA, id: diva2:727313
Subject / course
Computer Science
Educational program
Computer Game Development - Programming
Supervisors
Examiners
Available from: 2014-06-24 Created: 2014-06-19 Last updated: 2018-01-11Bibliographically approved

Open Access in DiVA

a11davno_slutrapport(1331 kB)247 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 1331 kBChecksum SHA-512
e8178de515d2bea1b1f7e0b8dc77aaa92e79dcc4452ae4b3534b4c46881944ea7d551a4c67e7d3b061e80e50c3016c3306ce51bc85405df667863073a5594f6e
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
School of Humanities and Informatics
Computer Sciences

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 247 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 331 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • apa-cv
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf