Die Monte Carlo Tree Search Methode und ihre Anwendung für Computer-Go: Wie die MCTS verwendet wird um State of the Art Algorithmen für einen kompetitiven Computergegner für Go zu schreiben
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This item is printed on demand - Print on Demand Neuware - Computer Go (auch bekannt als Baduk oder Weiqi) stellt einen wichtigen Teil des Forschungsgebietes der Spiele-KI dar. Algorithmen die sich bereits in der Vergangenheit für Anwendungsfälle wie Schach bewährt haben, können auf Go allerdings auf Grund der verschärften Rahmenbedingungen nicht angewandt werden. Um also einen kompetitiven Computergegner für Go zu schreiben muss eine neue Art von Algorithmus entwickelt werden. In dieser Arbeit wird die so genannte Monte Carlo Tree Search vorgestellt, welche versucht, sich dieses Problems anzunehmen. Die meisten der aktuellen State of the Art Programme für Computer Go wurden auf Basis der Monte Carlo Tree Search programmiert. Die Arbeit gibt dem Leser einerseits einen Einblick in die Funktionsweise der Monte Carlo Tree Search und möglicher Variationen zur Optimierung, andererseits wird aber auch eine detaillierte Beschreibung des Spiels Go und einiger State of the Art Go Programme geboten. Die Effizienz der Monte Carlo Tree Search für Go wird an Hand von durchgeführten Experimenten gezeigt. Für diese Experimente wurde eigens ein Programm auf Basis der Monte Carlo Tree Search implementiert und analysiert. 64 pp. Deutsch.

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Wie die MCTS verwendet wird um State of the Art Algorithmen für einen kompetitiven Computergegner für Go zu schreiben, Computer Go (auch bekannt als Baduk oder Weiqi) stellt einen wichtigen Teil des Forschungsgebietes der Spiele-KI dar. Algorithmen die sich bereits in der Vergangenheit für Anwendungsfälle wie Schach bewährt haben, können auf Go allerdings auf Grund der verschärften Rahmenbedingungen nicht angewandt werden. Um also einen kompetitiven Computergegner für Go zu schreiben muss eine neue Art von Algorithmus entwickelt werden. In dieser Arbeit wird die so genannte Monte Carlo Tree Search vorgestellt, welche versucht, sich dieses Problems anzunehmen. Die meisten der aktuellen State of the Art Programme für Computer Go wurden auf Basis der Monte Carlo Tree Search programmiert. Die Arbeit gibt dem Leser einerseits einen Einblick in die Funktionsweise der Monte Carlo Tree Search und möglicher Variationen zur Optimierung, andererseits wird aber auch eine detaillierte Beschreibung des Spiels Go und einiger State of the Art Go Programme geboten. Die Effizienz der Monte Carlo Tree Search für Go wird an Hand von durchgeführten Experimenten gezeigt. Für diese Experimente wurde eigens ein Programm auf Basis der Monte Carlo Tree Search implementiert und analysiert.

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