Learning a partially observable card game hearts using reinforcement learning
2020
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Ferda Nur Alpaslan
Abstract (TR)
Günümüzde yapay zeka ve makine ög ̆renmesi bir çok sektörde popülerler. Bu sektör- lerden bir tanesi oyun sektörü. Oyun sektörü çok farklı senaryolar, farklı oyun türleri ile yapay zeka ve makine ög ̆renmesine önemli bir çalıs ̧ma alanı sag ̆lıyor. Bu çalıs ̧- manın amacı Maça Kızı oynamayı ög ̆renen yapay zeka birimleri gelis ̧tirmektir. Maça kızı tüm dünyada en çok popüler olan kart oyunlarından bir tanesidir. Maça kızı sıra tabanlı, yarı gözlemlenebilir bir kart oyunudur. Maça kızı büyük bir durum alanına sahip olmasının yanında bir çok ekstra zorlug ̆u da beraberinde getirmektedir. Bu zor- luklar oyunun, dig ̆er kart oyunlarından farklı kuralları dolayısıyla dog ̆maktadır. Bu çalıs ̧mada zorlukları bir bütün olarak çözülmek yerine küçük parçalara ayrılıp kolay- las ̧tırılmıs ̧tır. Her bir küçük parça farklı bir yapay zeka birimi tarafından zamansal fark ög ̆renimi yöntemiyle ög ̆renilmis ̧tir.
Author
Dr. Buğra Kaan Demirdöver
Institution
How to Cite
Buğra Kaan Demirdöver (Yüksek Lisans Tezi). Learning a partially observable card game hearts using reinforcement learning, 2020, Middle East Technical University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Middle East Technical University
- Anarchism and justice(2021)
- An R&D roadmap for Turkish defense industry(2020)
- Estimation of partially observed multiple graph signals by learning spectrally concentrated graph kernels(2021)
- Anticipation in collective motion of robot swarms(2021)
- Statehood struggle within the context of a protracted conflict; political economy of the Turkish Cypriot case(2021)
- Synthesis of spiro-pyrrolopyridazines(2021)
