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Implementation und Evaluation verschiedener KI-Ansätze für StarCraft II

Jan Niklas Hombeck

Eines der größten Anwendungsbereiche in der heutigen Forschung über künstliche Intelligenz ist das Meistern komplexer Videospiele, da diese u.a. aufgrund ihrer Simulationskapazitäten eine gute Forschungsumgebung darbieten. Das Ziel dieses Forschungspraktikums ist es daher, möglichst erfolgreiche Agenten für das Echtzeitstrategiespiel StarCraft II zu entwickeln. DiePySC2-API von DeepMind dient als Grundlage für die Python-basierte Implementierung diverser Agenten, sowie zur Erforschung und Entwicklung verschiedener Ansätze; von statischen Agenten (auch über die Erweiterung der zu Grunde liegenden API), über Bereiche des maschinellen Lernens und anderen Ansätzen wie beispielsweise die Verwendung von Suchbäumen. Dazu werden je nach Methodik auch verschiedene Datenbeschaffungsansätze genutzt. Die Stärke der individuellen Agenten, und somit der KI- und Implementierungsansätze, wurden anschließend durch eine Vielzahl an Simulationen evaluiert.

29.11.2018 - 10:15
B 016