Deep Reinforcement Learning zur Maximierung des Gewinns eines Würfelspiels

Abstract

In dieser Arbeit wird das Prinzip des Deep Reinforcement Learnings untersucht. Hierzu soll am Beispiel eines Würfelspiels eine Lernumgebung aufgebaut und zwei verschiedene Algorithmen implementiert und evaluiert werden. Am Ende soll ein Demonstrator für das Deep Reinforcement Learning entstehen, der als Grundlage für weiterführende Arbeiten in diesem Bereich genutzt werden kann.

This thesis examines the principle of deep reinforcement learning. For this purpose, a learning environment will be set up using the example of a dice game and two different algorithms will be implemented and evaluated. In the end, a demonstrator for deep reinforcement learning will be created that can be used as a basis for further work in this area.