Search Field

Zeige alle

2020

Bagheri, Samineh

Self-Adjusting Surrogate-Assisted Optimization Techniques for Expensive Constrained Black Box Problems Promotionsarbeit

Leiden University and TH Köln, 2020, (PhD thesis).

BibTeX | Schlagwörter: BT-MT, machine learning, MONREP, optimization, RBF, SACOBRA, surrogate models

Scheiermann, Johannes

Sind (trainierte) General-Purpose-RL-Agenten im Brettspiel Othello stärker als (untrainierte) General-Game-Playing Agenten? Forschungsbericht

TH Köln, Institut für Informatik 2020, (Praxisprojekt).

Links | BibTeX | Schlagwörter: AI, BT-MT, Game Learning, GBG, machine learning, Reinforcement learning

Scheiermann, Johannes

AlphaZero-inspirierte KI-Agenten im General Board Game Playing Abschlussarbeit

TH Köln -- University of Applied Sciences, 2020, (Bachelor thesis).

Links | BibTeX | Schlagwörter: AI, BT-MT, Game Learning, GBG, machine learning, Reinforcement learning

2019

Cöln, Julian; Dittmar, Yannick

Untersuchung von KI Agenten im Spiel Othello Forschungsbericht

TH Köln, Institut für Informatik 2019.

Links | BibTeX | Schlagwörter: AI, BT-MT, Game Learning, GBG, machine learning, Reinforcement learning

Barsnick, Felix

Implementierung und Untersuchung eines Turniersystems für KI-Agenten in Brettspielen Abschlussarbeit

TH Köln -- University of Applied Sciences, 2019, (Master thesis).

Links | BibTeX | Schlagwörter: BT-MT, Elo, Game Learning, GBG, Glicko, machine learning, Reinforcement learning

2017

Galitzki, Kevin

Selbstlernende Agenten für das skalierbare Spiel Hex: Untersuchung verschiedener KI-Verfahren im GBG-Framework Abschlussarbeit

TH Köln -- University of Applied Sciences, 2017, (Bachelor thesis).

Links | BibTeX | Schlagwörter: BT-MT, CI, Game Learning, GBG, learning, optimization, Reinforcement learning

Kutsch, Johannes

KI-Agenten fur das Spiel 2048: Untersuchung von Lernalgorithmen für nichtdeterministische Spiele Abschlussarbeit

TH Köln -- University of Applied Sciences, 2017, (Bachelor thesis).

Links | BibTeX | Schlagwörter: BT-MT, CI, Game Learning, GBG, learning, optimization, Reinforcement learning

 


Search Field

Zeige alle

1. Bagheri, Samineh: Self-Adjusting Surrogate-Assisted Optimization Techniques for Expensive Constrained Black Box Problems. Leiden University and TH Köln, 2020, (PhD thesis). (Typ: Promotionsarbeit | BibTeX)
2. Scheiermann, Johannes: Sind (trainierte) General-Purpose-RL-Agenten im Brettspiel Othello stärker als (untrainierte) General-Game-Playing Agenten?. TH Köln, Institut für Informatik 2020, (Praxisprojekt). (Typ: Forschungsbericht | Links | BibTeX)
3. Scheiermann, Johannes: AlphaZero-inspirierte KI-Agenten im General Board Game Playing. TH Köln -- University of Applied Sciences, 2020, (Bachelor thesis). (Typ: Abschlussarbeit | Links | BibTeX)
4. Cöln, Julian; Dittmar, Yannick: Untersuchung von KI Agenten im Spiel Othello. TH Köln, Institut für Informatik 2019. (Typ: Forschungsbericht | Links | BibTeX)
5. Barsnick, Felix: Implementierung und Untersuchung eines Turniersystems für KI-Agenten in Brettspielen. TH Köln -- University of Applied Sciences, 2019, (Master thesis). (Typ: Abschlussarbeit | Links | BibTeX)
6. Galitzki, Kevin: Selbstlernende Agenten für das skalierbare Spiel Hex: Untersuchung verschiedener KI-Verfahren im GBG-Framework. TH Köln -- University of Applied Sciences, 2017, (Bachelor thesis). (Typ: Abschlussarbeit | Links | BibTeX)
7. Kutsch, Johannes: KI-Agenten fur das Spiel 2048: Untersuchung von Lernalgorithmen für nichtdeterministische Spiele. TH Köln -- University of Applied Sciences, 2017, (Bachelor thesis). (Typ: Abschlussarbeit | Links | BibTeX)