Abstract:
Кваліфікаційна робота містить 71 стор., 18 рис., 16 використаних джерел.
Об’єкт: машинне навчання в логічних іграх.
Предмет: вибір найкращого ходу в логічних іграх.
Мета: розробка еволюційної програми гри в «Реверсі».
Задачі: проаналізувати існуючі методи та алгоритми для розробки еволюційної програми гри в «Реверсі»; розробити алгоритм з можливістю самонавчання.
В роботі виконано аналіз існуючих методів машинного навчання, розроблено штучну нейронну мережу для здійснення рішень під час обирання можливих ходів та аналізу позиції в грі «Реверсі». Створено веб-додаток, який реалізовує розроблені алгоритми.
Description:
В результаті виконаної роботи досягнуто поставленої мети. Розроблено алгоритми оцінки позиції, генерації ходів та самонавчання для гри реверсі.
В результаті виконаної роботи можна зробити такі висновки:
1. Виконано аналіз існуючих методів машинного навчання. Для даної задачі, було обрано дельта-метод, за допомогою якого здійснюється навчання нейронної мережі.
2. Розроблено алгоритм самонавчання для гри "Реверсі. Він базується на нейронній мережі, яка враховує статистичні данні у кожні позиції.
3. Створено програмний продукт, який реалізовує розроблені алгоритми. Програма реалізована на об'єктно-орієнтованій мові JavaScript. Серверна частина розроблена за допомогою програмної платформи Node.js. Зв’язок між клієнтом та сервером здійснюється завдяки протоколу WebSocket. Клієнтська частина створена у якості веб-додатку. Графічна складова базується на використанні елементу HTML5 – canvas, який забезпечує відображення 2D графіки. Взаємодія користувача з програмою здійснюється лише за допомогою використання маніпулятора миші.
