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2023

Seven, Meltem

KI-Agenten im Vergleich: Erfolg von Agenten des Ludii General Game Systems in Partien gegen perfekte oder starke Agenten am Beispiel der Spiele Vier Gewinnt, Nim und Othello Abschlussarbeit

TH Köln – University of Applied Sciences, 2023, (Bachelor thesis).

Links | BibTeX | Schlagwörter: BT-MT, Game Learning, GBG, Ludii

2022

Weitz, Ann

Untersuchung von selbstlernenden Reinforcement Learning Agenten im computergenerierten Spiel Yavalath Abschlussarbeit

TH Köln – University of Applied Sciences, 2022, (Bachelor thesis).

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

Weitz, Ann

Entwicklung einer allgemeinen Schnittstelle zwischen Ludii und dem GBG Framework Forschungsbericht

2022, (Praxisprojekt).

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

Cöln, Julian

KI-Konzepte für das Erlernen nicht-deterministischer Spiele am Beispiel von "EinStein würfelt nicht!" Abschlussarbeit

TH Köln – University of Applied Sciences, 2022, (Bachelor thesis).

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

2021

Meissner, Simon

Untersuchung des Spiel- und Lernerfolgs künstlicher Intelligenzen für ein nichtdeterministisches Spiel mit imperfekten Informationen: Blackjack in der Game-Learning-Umgebung ’General Board Game’ (GBG) Abschlussarbeit

TH Köln – University of Applied Sciences, 2021, (Bachelor thesis).

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

Zeh, Tim

Untersuchung von allgemeinen KI-Agenten für das Spiel Poker im General Board Games Framework Abschlussarbeit

TH Köln – University of Applied Sciences, 2021, (Master thesis).

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

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

2012

Thill, Markus

Reinforcement Learning mit N-Tupel-Systemen für Vier Gewinnt Abschlussarbeit

TH Köln – University of Applied Sciences, 2012, (Bachelor thesis, 1st prize in Opitz award 2013, Festo award 2012, Ferchau award 2012).

Links | BibTeX | Schlagwörter: board games, BT-MT, Game Learning, learning

 


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1.

Seven, Meltem

KI-Agenten im Vergleich: Erfolg von Agenten des Ludii General Game Systems in Partien gegen perfekte oder starke Agenten am Beispiel der Spiele Vier Gewinnt, Nim und Othello Abschlussarbeit

TH Köln – University of Applied Sciences, 2023, (Bachelor thesis).

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2.

Weitz, Ann

Untersuchung von selbstlernenden Reinforcement Learning Agenten im computergenerierten Spiel Yavalath Abschlussarbeit

TH Köln – University of Applied Sciences, 2022, (Bachelor thesis).

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3.

Weitz, Ann

Entwicklung einer allgemeinen Schnittstelle zwischen Ludii und dem GBG Framework Forschungsbericht

2022, (Praxisprojekt).

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4.

Cöln, Julian

KI-Konzepte für das Erlernen nicht-deterministischer Spiele am Beispiel von "EinStein würfelt nicht!" Abschlussarbeit

TH Köln – University of Applied Sciences, 2022, (Bachelor thesis).

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5.

Meissner, Simon

Untersuchung des Spiel- und Lernerfolgs künstlicher Intelligenzen für ein nichtdeterministisches Spiel mit imperfekten Informationen: Blackjack in der Game-Learning-Umgebung ’General Board Game’ (GBG) Abschlussarbeit

TH Köln – University of Applied Sciences, 2021, (Bachelor thesis).

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6.

Zeh, Tim

Untersuchung von allgemeinen KI-Agenten für das Spiel Poker im General Board Games Framework Abschlussarbeit

TH Köln – University of Applied Sciences, 2021, (Master thesis).

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7.

Bagheri, Samineh

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

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

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8.

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).

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9.

Scheiermann, Johannes

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

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

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10.

Cöln, Julian; Dittmar, Yannick

Untersuchung von KI Agenten im Spiel Othello Forschungsbericht

TH Köln, Institut für Informatik 2019.

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