Spelling suggestions: "subject:"sökalgoritm""
1 |
Kontrollerbar automatisk kartgenerering : En utvärdering av olika metoder att generera kartor efter förutbestämda restriktioner / Controllable procedural map generation : An evaluation of different methods to generate maps from predefined constraintsStaf, Björn January 2013 (has links)
Automatisk generering av innehåll till dataspel är ett viktigt forskningsområde eftersom allt mer detaljerat innehåll går att använda. Denna rapport beskriver en studie som jämför två metoder att automatiskt generera kartor för militära strategispel. Den bygger på Stachniak och Steurzlingers (2005) arbete om deformationer av terräng efter ställda kriterier. De använder stokastisk lokalsökning för att hitta lämpliga deformationer. Andra sökmetoder kan användas och den stokastiska lokalsökningen ställs mot en evolutionär sökning i denna studie. Ett program utvecklades som implementerade en evolutionär algoritm och en förenklad variant av Stachniak och Steurzlingers (2005) algoritm. Programmet testkördes med olika indata för att försöka få algoritmerna att prestera sitt bästa så att de kunde jämföras rättvist. Den evolutionära algoritmen visade sig vara effektivast men gav inte tillräckligt bra resultat på utsatt tidsåtgång. Arbetet kan utvecklas genom fler tester och optimeringar.
|
2 |
AI TILL BRÄDSPEL : En jämförelse mellan två olika sökalgoritmer vid implementation av AI tillbrädspelet Pentago. / AI FOR BOARD GAMES : A comparison of two search algorithms by implementation of AI for the board gamePentago.Johnsson, Sigrid January 2014 (has links)
I det här arbetet undersöks och jämförs två olika sökalgoritmer när de används för implementation av AI-spelare till brädspelet Pentago. De två algoritmerna som användes var alfa-betabeskärning och en nyare algoritm som kombinerar genetiska algoritmer och minimax, kallad genetisk minimax. Utvärderingen av resultaten visar att alfa-betabeskärning passar bättre vid implementation av en AI till Pentago än genetisk minimax. Alfa-betabeskärning med ytterligare optimeringar har potential att lämpa sig väldigt väl för implementation av spelare till Pentago. Ytterligare visar resultaten att genetisk minimax inte är en passande algoritm för AI till Pentago. För eventuella framtida arbeten föreslås ytterligare arbete och förbättringar på implementationen av alfa-betabeskärning. Genetisk minimax har potential att fungera bättre vid implementation av AI till andra brädspel. Därför föreslås även framtida arbeten av implementationer av genetisk minimax inom områden och spel som kan vara mer passande.
|
3 |
Studium av Othellospelande program : Design, algoritmer och implementation / A study of strong Othello programs : Design, algorithms and implementationEkbom, Andreas January 2003 (has links)
<p>Att "smarta" brädspelande datorprogram har blivit mycket bättre under de senaste årtiondena har väl knappast kunnat undgå någon. Med brädspel menar jag spel såsom Go, Othello, Backgammon och Schack. Idag spelar program, som körs på en reguljär PC, bättre än de flesta människor. Vad är det som gör dessa program så bra? Hur kan man lära en dator att spela ett så pass komplext spel som Othello på en sådan nivå att ingen människa har en chans att vinna? I detta examensarbete kommer jag att försöka förklara mekanismerna bakom ett toppspelande Othelloprogram. Jag har dessutom implementerat ett eget Othellospelande program som jag använt som testapplikation för att prova olika sökmetoder, metoder för att öka exekveringshastigheten och tekniker för att öka spelskickligheten. Jag kommer att presentera empiriska data där jag utvärderar och jämför flera andra program med mitt eget.</p>
|
4 |
Studium av Othellospelande program : Design, algoritmer och implementation / A study of strong Othello programs : Design, algorithms and implementationEkbom, Andreas January 2003 (has links)
Att "smarta" brädspelande datorprogram har blivit mycket bättre under de senaste årtiondena har väl knappast kunnat undgå någon. Med brädspel menar jag spel såsom Go, Othello, Backgammon och Schack. Idag spelar program, som körs på en reguljär PC, bättre än de flesta människor. Vad är det som gör dessa program så bra? Hur kan man lära en dator att spela ett så pass komplext spel som Othello på en sådan nivå att ingen människa har en chans att vinna? I detta examensarbete kommer jag att försöka förklara mekanismerna bakom ett toppspelande Othelloprogram. Jag har dessutom implementerat ett eget Othellospelande program som jag använt som testapplikation för att prova olika sökmetoder, metoder för att öka exekveringshastigheten och tekniker för att öka spelskickligheten. Jag kommer att presentera empiriska data där jag utvärderar och jämför flera andra program med mitt eget.
|
Page generated in 0.0441 seconds