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Título: PESSIMISTIC Q-LEARNING: AN ALGORITHM TO CREATE BOTS FOR TURN-BASED GAMES
Autor: ADRIANO BRITO PEREIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  RUY LUIZ MILIDIU - ADVISOR
Nº do Conteudo: 28809
Catalogação:  25/01/2017 Liberação: 30/01/2017 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28809@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28809@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.28809

Resumo:
This document presents a new algorithm for reinforcement learning method, Q-Learning Pessimistic. Our motivation is to resolve the problem of generating bots able to play turn-based games and contribute to achieving better results through this extension of the Q-Learning algorithm. The Q-Learning Pessimistic explores the flexibility of the calculations generated by the traditional Q-learning without the use of force brute. To measure the quality of bot generated, we consider quality as the sum of the potential to win and tie in a game. Our fundamental purpose, is to generate bots with good quality for different games. Thus, we can use this algorithm to families of turn-based games. We developed a framework called Wisebots and conducted experiments with some scenarios applied to the following traditional games TicTacToe, Connect-4 and CardPoints. Comparing the quality of Pessimistic Q-Learning with the traditional Q-Learning, we observed gains to 100 per cent in the TicTacToe, obtaining an algorithm that never loses. Also observed in 35 per cent gains Connect-4 and 27 per cent in CardPoints, increasing both the range of 60 per cent to 80 per cent for 90 per cent to 100 per cent of quality. These results illustrate the potential for improvement with the use of Q-Learning Pessimistic, suggesting its application to various types of games.

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