Entwicklung von Reinforcement-Learning-Agenten für Strategie-Gesellschaftsspiele - Jan-Uriel Lorbeer (2013)
Es wird die Entwicklung von reinforcement learning Agenten untersucht. Dies geschieht am Beispiel eines Strategie-Gesellschaftsspiels. Es wird die Programmiersprache C++ und das Qt-Framework verwendet. Dabei werden insbesondere Konzeptionierung und Realisierung von Agenten mit den reinforcement learning Algorithmen Monte Carlo, Q-Learning, Sarsa und Sarsa(l) untersucht. In einem abschließenden Vergleich werden die Eignung und die Effizienz der verschiedenen Algorithmen für das gewählte Beispiel gegenüber gestellt. Hierbei zeigt sich, dass die komplexeren Aglorithmen der TD-Aglorithmen die besten Ergebnisse erzielen.