Magnus Jäverberg presents:

 

Abstract

A study of machine learning and neural
networks in strategic games

The domain of complex games is generally considered to be a good testing ground for learning algorithms. Such games offer a tremendous complexity at expert play level, and both the problem and performance measures are clearly defined.

One class of learning algorithms that has been thoroughly tested in this domain is artificial neural networks, ANN. For some games ANN have been found to perform remarkably well, and for others it performs very poorly.

This work aims to explore the following area: Which features should a game possess in order to be suitable for neural networks and self learning?

In order to do this exploration games where ANN works well, such as backgammon, was compared with games where ANN works poorly, such as chess and go. Further, an ANN based program for the game street soccer was developed. This program proved to be rather successful, and since street soccer shares some features with chess and some features with backgammon this success may play an important role for gaining a better understanding of the suitableness of ANN for games.

 

Sammanfattning

En studie av maskininlärning och neurala nätverk i strategiska spel

Domänen komplexa spel betraktas generellt som ett lämpligt testområde för lärande algoritmer. Sådana spel erbjuder en oerhörd komplexitet på expertnivå, och både problemet och mått på framgång är klart definierade.

En typ av lärande algoritmer som har blivit grundligt testade inom denna domän är artificiella neurala nätverk, ANN. För vissa spel har ANN visat sig mycket lämpliga, och för andra mindre lämpliga.

Detta arbete syftar till att utforska följande område: Vilka egenskaper bör ett spel inneha för att vara lämpligt för neurala nätverk och självinlärning.

För att göra denna utforskning kommer spel där ANN lämpar sig väl, så som backgammon, att jämföras med spel där ANN lämpar sig sämre, så som schack och go. Vidare blev ett ANN baserad program för street soccer utvecklat. Detta program visade sig vara relativt framgångsrikt, och eftersom street soccer har vissa egenskaper gemensamt med schack och vissa egenskaper gemensamt med backgammon kan denna framgång vara en viktig del i en bättre förståelse av lämpligheten av ANN till spel.