Machine learning methods applied to the dots and boxes board game

Costa, Giovani Pignaton da

Publication

Machine learning methods applied to the dots and boxes board game

2022-03-03Master thesis

datacite.subject.fos	Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias	pt_PT
dc.contributor.advisor	Oliveira, José Valente de
dc.contributor.author	Costa, Giovani Pignaton da
dc.date.accessioned	2023-01-10T10:18:41Z
dc.date.available	2023-01-10T10:18:41Z
dc.date.issued	2022-03-03
dc.description.abstract	Pontos e Quadrados (Dots and Boxes na versão anglo-saxónica) é um jogo clássico de tabuleiro no qual os jogadores unem quatro pontos próximos numa grelha para criar o maior número possível de quadrados. Este trabalho irá inverstigar técnicas de aprendizagem profunda e aprendizagem por reforço, que torna possível um programa de computador aprender como jogar o jogo, sem nenhuma interação humana, e aplicar o mesmo ao jogo Dots and Boxes; a abordagem usada no DeepMind AlphaZero será analisada. O AlphaZero combina uma rede neural convolucional e o algoritmo Monte Carlo Tree Search para alcançar um desempenho super humano, sem conhecimento prévio, em jogos como o Xadrez, Go, e Shogi. Os resultados obtidos permitem aferir sobre a adequação da abordagem ao jogo Pontos e Quadrados.	pt_PT
dc.description.abstract	Dots and Boxes is a classical board game in which players connect four nearest dots in a grid to create the maximum possible number of boxes. This work will investigate deep learning techniques with reinforcement learning to make possible a computer program to learn how to play the game, without human interaction, and apply it to the Dots and Boxes board game; the approach beyond DeepMind AlphaZero being taken as the approach to follow. AlphaZero makes a connection between a Convolutional Neural Network and the Monte Carlo Tree Search algorithm to achieve superhuman performance, starting from no a priori knowledge in games such as Chess, Go, and Shogi. The results obtained allow to measure the approach adequacy to the game Dots and Boxes.	pt_PT
dc.identifier.tid	203012054	pt_PT
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10400.1/18772
dc.language.iso	eng	pt_PT
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/	pt_PT
dc.subject	Adversarial search	pt_PT
dc.subject	Machine learning	pt_PT
dc.subject	Deep learning	pt_PT
dc.subject	Reinforce-ment learning	pt_PT
dc.subject	Dots and boxes	pt_PT
dc.subject	Rede neural artificial	pt_PT
dc.subject	Rede neural convolucional	pt_PT
dc.subject	Jogos	pt_PT
dc.subject	Alphazero	pt_PT
dc.subject	Deepmind	pt_PT
dc.subject	Jogos de tabuleiro	pt_PT
dc.subject	Auto aprendizado	pt_PT
dc.title	Machine learning methods applied to the dots and boxes board game	pt_PT
dc.type	master thesis
dspace.entity.type	Publication
rcaap.rights	openAccess	pt_PT
rcaap.type	masterThesis	pt_PT
thesis.degree.grantor	Universidade do Algarve. Faculdade de Ciências e Tecnologia
thesis.degree.level	Mestre
thesis.degree.name	Mestrado em Engenharia Informática	pt_PT