Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Evolving Strategy for Game Playing

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62690094%3A18450%2F04%3A00000639" target="_blank" >RIV/62690094:18450/04:00000639 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Evolving Strategy for Game Playing

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper examines genetic algorithm and machine learning using the game of Nim. We have studied various attempts to evolve a competitive or even optimal strategy for this game that have been undertaken before. Based on these findings we have reviewed them and then we have designed a new approach that has been tested on a particular version of the game of Nim. Contrary to the evolving populations of "hosts" and "parasites", we have proposed a solution that is based on a genetic algorithm utilizing single population only. Moreover, we have exploited a kind of macromutation operator previously utilized within the field of genetic programming. The so called headless chicken crossover helped us to significantly speed up the evolutionary process. We have carried out series of experiments and the analysis of these experiments is presented here. We do believe that the approaches and results described here can be useful when tackling other problems where the suitable strategy goal is pursued.

  • Název v anglickém jazyce

    Evolving Strategy for Game Playing

  • Popis výsledku anglicky

    The paper examines genetic algorithm and machine learning using the game of Nim. We have studied various attempts to evolve a competitive or even optimal strategy for this game that have been undertaken before. Based on these findings we have reviewed them and then we have designed a new approach that has been tested on a particular version of the game of Nim. Contrary to the evolving populations of "hosts" and "parasites", we have proposed a solution that is based on a genetic algorithm utilizing single population only. Moreover, we have exploited a kind of macromutation operator previously utilized within the field of genetic programming. The so called headless chicken crossover helped us to significantly speed up the evolutionary process. We have carried out series of experiments and the analysis of these experiments is presented here. We do believe that the approaches and results described here can be useful when tackling other problems where the suitable strategy goal is pursued.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA406%2F03%2F0115" target="_blank" >GA406/03/0115: Kognitivní matrice a jejich dynamické změny</a><br>

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2004

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of 4th International Symposium on Engineering of Intelligent Systems

  • ISBN

    3-906454-35-5

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    105-111

  • Název nakladatele

    ICSC Academic Press

  • Místo vydání

    Madeira

  • Místo konání akce

    University of Madeira

  • Datum konání akce

  • Typ akce podle státní příslušnosti

  • Kód UT WoS článku