2023
Towards Learning Rubik's Cube with N-tuple-based Reinforcement Learning Artikel
In: arXiv preprint arXiv:2301.12167, 2023.
TH Köln – University of Applied Sciences, 2023, (Bachelor thesis).
2022
The GBG Class Interface Tutorial V2.3: General Board Game Playing and Learning Forschungsbericht
TH Köln 2022.
KI-Konzepte für das Erlernen nicht-deterministischer Spiele am Beispiel von "EinStein würfelt nicht!" Abschlussarbeit
TH Köln – University of Applied Sciences, 2022, (Bachelor thesis).
AlphaZero-Inspired Game Learning: Faster Training by Using MCTS Only at Test Time Artikel
In: arXiv preprint arXiv:2204.13307, 2022, (Preprint of the IEEE ToG 2022 paper).
AlphaZero-Inspired Game Learning: Faster Training by Using MCTS Only at Test Time Artikel
In: IEEE Transactions on Games, 2022.
2021
TH Köln – University of Applied Sciences, 2021, (Bachelor thesis).
Untersuchung von allgemeinen KI-Agenten für das Spiel Poker im General Board Games Framework Abschlussarbeit
TH Köln – University of Applied Sciences, 2021, (Master thesis).
Final adaptation reinforcement learning for N-player games Artikel
In: arXiv preprint arXiv:2111.14375, 2021.
2020
Sind (trainierte) General-Purpose-RL-Agenten im Brettspiel Othello stärker als (untrainierte) General-Game-Playing Agenten? Forschungsbericht
TH Köln, Institut für Informatik 2020, (Praxisprojekt).
AlphaZero-inspirierte KI-Agenten im General Board Game Playing Abschlussarbeit
TH Köln -- University of Applied Sciences, 2020, (Bachelor thesis).
Reinforcement Learning for N-Player Games: The Importance of Final Adaptation Proceedings Article
In: Vasile, Bogdan Filipic Massimiliano (Hrsg.): 9th International Conference on Bioinspired Optimisation Methods and Their Applications (BIOMA), Bruxelles, 2020.
Final Adaptation Reinforcement Learning for N-Player Games Forschungsbericht
Research Center CIOP (Computational Intelligence, Optimization and Data Mining) 2020.
The GBG Class Interface Tutorial V2.2: General Board Game Playing and Learning Forschungsbericht
Research Center CIOP (Computational Intelligence, Optimization and Data Mining) 2020.
2019
Untersuchung von KI Agenten im Spiel Othello Forschungsbericht
TH Köln, Institut für Informatik 2019.
General Board Game Playing for Education and Research in Generic AI Game Learning Proceedings Article
In: Perez, Diego; Mostaghim, Sanaz; Lucas, Simon (Hrsg.): IEEE Conference on Games, London, 2019.
Implementierung und Untersuchung eines Turniersystems für KI-Agenten in Brettspielen Abschlussarbeit
TH Köln -- University of Applied Sciences, 2019, (Master thesis).
2017
Selbstlernende Agenten für das skalierbare Spiel Hex: Untersuchung verschiedener KI-Verfahren im GBG-Framework Abschlussarbeit
TH Köln -- University of Applied Sciences, 2017, (Bachelor thesis).
KI-Agenten fur das Spiel 2048: Untersuchung von Lernalgorithmen für nichtdeterministische Spiele Abschlussarbeit
TH Köln -- University of Applied Sciences, 2017, (Bachelor thesis).
2012
Reinforcement learning with n-tuples on the game Connect-4 Proceedings Article
In: Coello, Carlos A. Coello; Cutello, Vincenzo (Hrsg.): PPSN'2012: 12th International Conference on Parallel Problem Solving From Nature, Taormina, S. 184–194, Springer, Heidelberg, 2012.
Search Field
Towards Learning Rubik's Cube with N-tuple-based Reinforcement Learning Artikel In: arXiv preprint arXiv:2301.12167, 2023. TH Köln – University of Applied Sciences, 2023, (Bachelor thesis). The GBG Class Interface Tutorial V2.3: General Board Game Playing and Learning Forschungsbericht TH Köln 2022. KI-Konzepte für das Erlernen nicht-deterministischer Spiele am Beispiel von "EinStein würfelt nicht!" Abschlussarbeit TH Köln – University of Applied Sciences, 2022, (Bachelor thesis). AlphaZero-Inspired Game Learning: Faster Training by Using MCTS Only at Test Time Artikel In: arXiv preprint arXiv:2204.13307, 2022, (Preprint of the IEEE ToG 2022 paper). AlphaZero-Inspired Game Learning: Faster Training by Using MCTS Only at Test Time Artikel In: IEEE Transactions on Games, 2022. TH Köln – University of Applied Sciences, 2021, (Bachelor thesis). Untersuchung von allgemeinen KI-Agenten für das Spiel Poker im General Board Games Framework Abschlussarbeit TH Köln – University of Applied Sciences, 2021, (Master thesis). Final adaptation reinforcement learning for N-player games Artikel In: arXiv preprint arXiv:2111.14375, 2021. Sind (trainierte) General-Purpose-RL-Agenten im Brettspiel Othello stärker als (untrainierte) General-Game-Playing Agenten? Forschungsbericht TH Köln, Institut für Informatik 2020, (Praxisprojekt).