Return to search

AI for an Imperfect-Information Wargame with Self-Play Reinforcement Learning / AI med självspelande förstärkningsinlärning för ett krigsspel med imperfekt information

The task of training AIs for imperfect-information games has long been difficult. However, recently the algorithm ReBeL, a general framework for self-play reinforcement learning, has been shown to excel at heads-up no-limit Texas hold 'em, among other imperfect-information games. In this report the ability to adapt ReBeL to a downscaled version of the strategy wargame \say{Game of the Generals} is explored. It is shown that an implementation of ReBeL that uses no domain-specific knowledge is able to beat all benchmark bots, which indicates that ReBeL can be a useful framework when training AIs for imperfect-information wargames. / Det har länge varit en utmaning att träna AI:n för spel med imperfekt information. Nyligen har dock algoritmen ReBeL, ett generellt ramverk för självspelande förstärkningsinlärning, visat lovande prestanda i heads-up no-limit Texas hold 'em och andra spel med imperfekt information. I denna rapport undersöks ReBeLs förmåga att anpassas till en nedskalad version av spelet \say{Game of the Generals}, vilket är ett strategiskt krigsspel. Det visas att en implementation av ReBeL som inte använder någon domänspecifik kunskap klarar av att besegra alla bottar som användes vid jämförelse, vilket indikerar att ReBeL kan vara ett användbart ramverk för att träna AI:n för krigsspel med imperfekt information.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-335896
Date January 2021
CreatorsRyblad, Filip
PublisherKTH, Matematik (Avd.)
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageEnglish
Detected LanguageSwedish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
RelationTRITA-SCI-GRU ; 2021:213

Page generated in 0.0025 seconds