Nevolution
Genetische Algorithmen und neuronale Netze für das Brettspiel Risiko
Über das Projekt
Im Forschungspraktikum meines Informatik-Studiums habe ich mich mit genetischen Algorithmen und künstlichen neuronalen Netzen beschäftigt. In der Leitung eines 7-Mann-Teams entwickelten wir für das bekannte Brettspiel "Risiko" verschiedene Agenten, die am Ende des Projektes gegen echte Menschen gespielt haben.
Die Idee war es, eine künstliche Intelligenz zu trainieren, die solange gegen sich selbst spielt, bis sie besser als ein menschlicher Spieler wird.
Meine Aufgaben
Meine Aufgaben waren neben der Organisation des Softwareprojektes vor allem die Entwicklung der Algorithmen. Mit Sebastian Neubert habe ich die Serverkommunikation für einen verteilten Trainingsansatz designt und programmiert sowie den "NeuroEvolution of Augmented Topologies" (NEAT) Algorithmus für unser Problem angepasst.
Ergebnisse
- 7-köpfiges Entwicklungsteam
- NEAT-Algorithmus angepasst
- Verteiltes Training auf Hochleistungsrechnern
- Training über mehrere Tage
Nach Tagen des Trainings der KI auf den Hochleistungsrechnern der Professur Künstliche Intelligenz konnte unser Ansatz menschliche Spieler unter Druck setzen, aber final gewonnen hat der Mensch.
Die Arbeit wurde mit der Note 1,3 bewertet.