Kan en dator som bara har kunskap om ett spels regler lära sig att spela spelet enligt en framgångsrik strategi? Det är vad vi har undersökt i den här rapporten. Vi beskriver hur vi genom att använda Q-learning och artificiella neurala nätverk har skapat spelare som utan a priori-kunskap om strategi lär sig Othellostrategi genom att spela mot sig själva. Vi har experimenterat med ett antal olika parametrar för de neurala nätverken för ta fram en så bra spelare som möjligt.
Vi jämför sedan dessa spelare mot ett par hårdkodade strategier med goda resultat för våra självlärda spelare.
Is it possible for a computer which only has knowledge of the rules of a game, to learn how to play the game successfully? In this report we attempt to do just that. We describe how we used Q-learning and artificial neural networks to create players who learns Othello strategy by playing against themselves. We try different neural network parameters in order to detemine how to create the best possible player.
The trained players are then evaluated against a couple of hardcoded strategies of different skill levels with very positive results.