| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Computer Systems |
| Title in original language |
Pārmeklēšanas un dziļo neironu tīklu tehnikas apvienošana Hex spēles realizācijai |
| Title in English |
Combining Search and Deep Neural Network Techniques for Implementing the Hex Game |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Egons Lavendelis |
| Reviewer |
Rūdolfs Rumba |
| Abstract |
Hex ir divpersonu nulles summas spēle ar pilnu informāciju, kur spēlētāju mērķis ir savienot pretējās savas krāsas spēles laukuma malas. Bakalaura darbā tiek aprakstīti klasiskie pārmeklēšanas algoritmi, kā Minimaksa algoritms, Alfa-Beta algoritms un Monte Karlo koka pārmeklēšanas algoritms, kuri optimizē gājienu izvēli un spēles stāvokļu novērtējumu, kā arī dziļie neironu tīkli spēļu teorijas kontekstā, pievēršot uzmanību konvolucionālajiem un reziduālajiem neironu tīkliem, kas efektīvi apstrādā informāciju un atpazīst svarīgas stratēģiskas iezīmes. Tiek izstrādāts hibrīdais risinājums, kur Monte Karlo koka pārmeklēšanas algoritms tiek apvienots ar dziļo neironu tīklu Hex spēles realizācijai. Neironu tīkls tika apmācīts ar pašspēļu datiem. Tika veikti arī salīdzinoši novērtējumi ar pret klasisko Monte Karlo koka pārmeklēšanas algoritmu un hibrīdā risinājuma agrāku versiju, lai noteiktu modeļa progresu un spēles līmeni. |
| Keywords |
Hex, Minimaksa algoritms, Alfa-Beta algoritms, Monte Karlo koka pārmeklēšana, dziļie neironu tīkli |
| Keywords in English |
Hex, Minimax, Alpha-Beta, Monte Carlo tree search (MCTS), deep neural networks |
| Language |
lv |
| Year |
2025 |
| Date and time of uploading |
27.05.2025 15:43:10 |
