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BA-Meissner-final-2021.pdf
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Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht den Spiel- und Lernerfolg verschiedener Reinforcement-Agenten für ein rundenbasiertes, nichtdeterministisches Spiel mit imperfekten Informationen, anhand von Blackjack. Die Agenten Monte Carlo, Monte Carlo Tree Search Expectimax und Temporal Differenz wurden genauer untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass Monte Carlo und Monte Carlo Tree Search Expectimax die besten Ergebnisse erzielen, während Temporal Differenz keinen Lernerfolg zeigt. Die Arbeit zeigt auch, dass die untersuchten allgemeinen Agenten bei rundenbasierten, nichtdeterministischen Spielen mit imperfekten Informationen Limitierungen aufweisen.

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Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht den Spiel- und Lernerfolg verschiedener Reinforcement-Agenten für ein rundenbasiertes, nichtdeterministisches Spiel...

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