The aim of this project was to improve upon a toolfor strategy synthesis for multi-agent games of imperfect informationagainst nature. Another objective was to compare the toolwith the original tool we improved upon and the Strategic ModelChecker (SMC). For the strategy synthesis, an existing extensionfor expanding the games called the Multi-Agent Knowledge-Based Subset Construction was used. The construction creates anew knowledge-based game where strategies can be tested. Thestrategies were synthesized for the individual agents and thenjoint profiles of the individual strategies were tested to see ifthey were winning.Four different algorithms for going through the game graphswere tested against the other existing tools. The new andimproved tool was faster at synthesizing a strategy than both theold tool and the SMC for almost all games tested. Although forthe games where the new tool is out-performed, results indicateit to be due to a combination of chance and how the games areperceived by the tools. No algorithm or tool proved to be thebest performing for all games. / Syftet med detta projekt var att förbättra ettexisterande verktyg för att syntetisera strategier för fleragentspelav imperfect information mot naturen. Därefter också jämföraverktyget med original verktyget och med ett verktyg somheter the strategic model checker (SMC). För syntetiseringenav strategier användes ett existerande verktyg för att expanderaspel, som kallas Multi-Agent Knowledge-Based Subset Construction.Konstruktionen skapar ett kunskapsbaserat spel därstrategierna kan bli testade. Strategierna syntetiserades för deenskilda agenterna och därefter skapades en sammansatt profilav strategier, som då testades för att se om det var en vinnandestrategi.Fyra olika algoritmer för att gå igenom spelgrafen testadesoch jämfördes med de andra verktygen. Det nya och förbättradeverktyget var snabbare att syntetisera en strategi än både detgamla verktyget och SMC verktyget för nästan alla spel somtestades. Fast, för spelen då nya verktyget inte var snabbast så indikerar resultaten på att detta är p.g.a. en kombination avslump och hur spelen ses på av verktygen. Ingen algoritm ellerverktyg visade sig vara det snabbaste för samtliga spel. / Kandidatexjobb i elektroteknik 2021, KTH, Stockholm
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-308452 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Åkerblom Jonsson, Viktor, Berisha, David |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:194 |
Page generated in 0.0126 seconds