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Praktikum "Game Playing" im Wintersemester 2006/07
Veranstalter:
Prof. Markus Holzer,
Christian Kern,
Michael Tautschnig
Art der Veranstaltung:
Praktikum (6 SWS) im Bereich Informatik III (theoretische Informatik)
Einführung: Folien zur Vorbesprechung
Inhalt
In diesem Praktikum soll ein computergesteuerter Spieler für ein
einfaches Brettspiel entwickelt werden. Ziel ist
es, diese Aufgabe mit Mitteln der künstlichen Intelligenz wie
z.B. Suchverfahren, Lernverfahren, etc. selbständig zu
lösen. Darüber hinaus lernen Sie in einer Kleingruppe,
effiziente Programme und Datenstrukturen für große
Datenmengen zu entwerfen, die Zeiger und dynamische
Speicheranforderungen verwenden, sie zu implementieren, zu testen und
Fehler zu beseitigen. Am Ende des Praktikums soll jede Gruppe ihr
individuelles Lösungkonzept vorstellen. In einem
abschließenden Turnier gegen einen vorgegebenen Gegner moderater
Spielstärke sowie gegen die Lösungen der anderen Teilnehmer
soll die Leistungsfähigkeit Ihrer Implementierung unter Beweis
gestellt werden.
Voraussetzungen
Das Praktikum richtet sich an Studierende mit abgeschlossenem
Vordiplom in Informatik, und an Studierende des Masterstudienganges
Informatik, mit Programmiererfahrung in C++, die Interesse an der
Anwendung theoretischer Konzepte auf "praxisrelevante" Themen
haben. Weitere Vorkenntnisse sind nicht erforderlich, diese sollen vor
der Durchführung des eigentlichen Blockpraktikums
selbständig erarbeitet werden (nähere Informationen hierzu
bei der ersten Informationsveranstaltung).
Material
tba.
Durchführung
Das Praktikum wird als Blockpraktikum nach folgendem Zeitplan
durchgeführt:
tba.
Teilnehmer
Literatur (kein Anspruch auf Vollständigkeit)
Künstliche Intelligenz
- Stuart Russell, Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern
Approach (Second Edition) (AIMA)
Spielbaumsuche
- "Adversarial Search" (Kapitel 6 von AIMA)
- Übersicht am Beispiel von Schach
- Praktikum "Strategy and board game programming", UC Irvine
- Literaturliste für "two-person zero-sum games with perfect information"
Reinforcement Learning
- "Reinforcement Learning" (Kapitel 21 von AIMA)
- RL FAQ
- Richard Sutton, Andrew Barto: Reinforcement Learning: An Introduction (Volltext)
- UMich RL Group
- Erfolgreiche Anwendung von RL auf Spiele
- RL and AI, UAlberta