Šah bot zasnovan na Monte Carlo tree search (MCTS) algoritmu i neuronskim mrežama.
Kao algoritam pretrage koristiće se MCTS koji uz pomoć neuronske mreže treba da odredi sljedeći potez. Cilj neuronske mreže je da ocjeni trenutno stanje na tabli (npr. 0 - bjeli pobjeđuje, 1 - crni pobjeđuje). Prilikom rollout-a kod MCTS algoritma neće se uzimati random potez nego potez koji je neuronska mreža predvidjela za najboji.
Za prikaz table i dobavljanje legalnih poteza koristićemo python-chess biblioteku.
Algoritam/algoritmi:
MCTS i neuronska mreža (najvjerovatnije konvoluciona)
Članovi tima
Asistent
Milica Škipina
Problem koji se rješava:
Šah bot zasnovan na Monte Carlo tree search (MCTS) algoritmu i neuronskim mrežama. Kao algoritam pretrage koristiće se MCTS koji uz pomoć neuronske mreže treba da odredi sljedeći potez. Cilj neuronske mreže je da ocjeni trenutno stanje na tabli (npr. 0 - bjeli pobjeđuje, 1 - crni pobjeđuje). Prilikom rollout-a kod MCTS algoritma neće se uzimati random potez nego potez koji je neuronska mreža predvidjela za najboji. Za prikaz table i dobavljanje legalnih poteza koristićemo python-chess biblioteku.
Algoritam/algoritmi:
MCTS i neuronska mreža (najvjerovatnije konvoluciona)
Podaci koji se koriste:
https://database.lichess.org/
Metrika za mjerenje performansi i validacija rješenja:
Performanse bota ćе se provjeriti empirijski, simulacijom igre sa popularnim online botovima.