Dissertação

{en_GB=Monte Carlo Tree Search Experiments in Hearthstone} {} EVALUATED

{pt=Neste trabalho é proposta uma abordagem com base nos métodos Monte-Carlo, para o jogo Hearthstone: Heróis de Warcraft, o jogo de cartas colecionáveis mais popular do momento e com mais de 50 milhões de jogadores registados em Abril de 2016. No Hearthstone, os jogadores são continuamente posto á prova devido ao conceito de informação escondida, onde a mão do oponente é desconhecida, devido ao conceito de aleatoriedade existente, onde por exemplo as cartas são inicialmente baralhadas e devido a uma complexa jogabilidade, que muitas vezes requer uma estratégia bastante robusta e refinada. Com o trabalho desenvolvido, argumentamos que, á luz dos desafios colocados pelo jogo (conceito de informação escondida e incerteza), a abordagem desenvolvida para o efeito oferece uma alternativa valida, face ao atual estado da arte neste domínio. Adicionalmente, através do enriquecimento do algoritmo, mais especificamente através da introdução de informação especifica do jogo, é possível alcançar ganhos significativos de desempenho, relativamente a sua versão mais tradicional. , en=In this work, we introduce a Monte-Carlo tree search (MCTS) approach for the game “Hearthstone: Heroes of Warcraft”, the most popular online Collectible Card Game, with 50 million players as of April 2016. In Hearthstone, players must deal with hidden information regarding the cards of the opponent, chance, and a complex game-play, which often requires sophisticated strategy. We argue that, in light of the challenges posed by the game (such as uncertainty and hidden information), Monte Carlo tree search offers an appealing alternative to existing AI players. Additionally, by enriching Monte Carlo tree search with a properly constructed heuristic, it is possible to introduce significant gains in performance. We illustrate through extensive validation the superior performance of our approach against ”vanilla” Monte Carlo tree search and the current state-of-the art AI for Hearthstone.}
{pt=Inteligência Artificial, Monte Carlo Tree Search, Hearthstone, Árvore de Jogos, Algoritmos de Procura, Jogos de Cartas Colecionáveis, en=Artificial Intelligence, Monte Carlo Tree Search, Hearthstone, Game Tree Search, Search Algorithms, Collectible Card Games}

Junho 5, 2017, 15:30

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Francisco António Chaves Saraiva de Melo

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Pedro Alexandre Simões dos Santos

Departamento de Matemática (DM)

Professor Auxiliar