Genetische Algorithmen in der Praxis

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
• Motivation
• Begriffsklärung, theoretisches Fundament
• Objekt der Optimierung
• Das Spiel „Qubic“
• Spieltheoretische Begründung
• Berechenbares Nash-Gleichgewicht
• Min-Max-Algorithmus
• Stellungsbewertung
• Programmierung des Spiels
• Allgemeiner Aufbau einer Brettspielsimulation
• Stellungsbewertung
• Messen der Spielstärke
• Standardspieler
• Totale Ordnung für Standardspieler
• Elo-Punktesystem
• Zuordnung der Spielstärke zur Suchtiefe
• Spieler mit Spielstärken in Hunderterschritten
• Spieler mit dazwischenliegenden Spielstärken
• Ressourcenverbrauch und weitere Erkenntnisse
• Anwendung genetischer Algorithmen
• Chromosom als Gewichtsvektor
• Qubic-Gewinnlinien
• Skalarproduktes von Matrizen
• Chromosomenmatrix
• Genetische Operatoren
• Mögliche Arten der Fortpflanzung
• Die verwendeten Methoden
• Drei Versuchsreihen
• Generationszyklen mit beschränkten Chromosomen
• Entwicklung der Spielstärken
• Entwicklung der Chromosomen
• Hoher Selektionsdruck
• Fazit
• Literaturverzeichnis

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die Bachelorarbeit befasst sich mit der praktischen Anwendung genetischer Algorithmen zur Optimierung der Parameter eines Stellenbewertungsmoduls für das Brettspiel „Qubic“. Ziel ist es, die Spielstärke eines computergesteuerten Spielers durch die Evolution von Chromosomen, die die Parameter des Stellenbewertungsmoduls repräsentieren, zu verbessern.

• Anwendung genetischer Algorithmen in der Praxis
• Optimierung der Spielstärke eines Brettspielprogramms
• Entwicklung von Chromosomen zur Darstellung von Spielstrategien
• Vergleich verschiedener Evolutionsstrategien
• Analyse der Struktur von Chromosomen guter Spieler

Zusammenfassung der Kapitel

Die Einleitung führt in die Thematik der genetischen Algorithmen und deren Anwendung in der Praxis ein. Sie erläutert die Motivation für die Arbeit und stellt das theoretische Fundament dar. Das zweite Kapitel beschreibt das Brettspiel „Qubic“ als Objekt der Optimierung. Es beleuchtet die spieltheoretischen Grundlagen, das Konzept des Nash-Gleichgewichts und den Min-Max-Algorithmus. Außerdem wird die Bedeutung der Stellungsbewertung im Kontext des Spiels diskutiert.

Kapitel drei befasst sich mit der Programmierung des Spiels „Qubic“. Es werden der allgemeine Aufbau einer Brettspielsimulation und die Implementierung der Stellungsbewertung erläutert. Kapitel vier widmet sich der Messung der Spielstärke. Es werden verschiedene Methoden zur Bewertung der Spielstärke von Standardspielern vorgestellt, darunter das Elo-Punktesystem und die Zuordnung der Spielstärke zur Suchtiefe.

Kapitel fünf beschreibt die Anwendung genetischer Algorithmen zur Optimierung der Spielstärke. Es werden die Darstellung von Chromosomen als Gewichtsvektoren, die Verwendung von Matrizen zur Berechnung des Skalarprodukts und die genetischen Operatoren wie Mutation und Crossover erläutert. Schließlich werden in Kapitel sechs drei Versuchsreihen vorgestellt, die die Entwicklung der Spielstärke und die Struktur der Chromosomen untersuchen.

Schlüsselwörter

Die Schlüsselwörter und Schwerpunktthemen des Textes umfassen genetische Algorithmen, Evolutionsstrategien, praktische Anwendung, Brettspielprogrammierung, Spielstärke, Stellungsbewertung, Chromosomen, Mutation, Crossover, Qubic, Min-Max-Algorithmus, Nash-Gleichgewicht.