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Contribution Details
| Type | Master's Thesis |
| Scope | Discipline-based scholarship |
| Title | Strategiefindung für ein Spiel mit unvollständiger Information (Texas Hold'em Poker) |
| Authors |
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| Supervisors |
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| Institution | University of Zurich |
| Faculty | Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology |
| Date | 2009 |
| Abstract Text | Past research in artificial intelligence was primarily engaged in deterministic games which provide perfect information, for instance to mention chess or othello among many others. However, the Çrealë world is characterized by a state of imperfect information and absence of determinism. For this reason, the present work shall investigate a game which is quite different from those mentioned above. First of all, the nescience about the ohter takersë cards is a situation in which imperfect information prevails. The indeterministic character of the game most of all accrues due to the random mixing of the cards which gives a stochastic feature to the nature of Poker. Those attributes turn it into a game which is close to reality. This field of research in artificial intelligence represents a huge challenge. The occuring difficulties during a game are intuitively capable by a human player, but, however, constitutes in a highly complex problem for automated computation. The main goal of this thesis is to develop an artificial intelligence being able to contest in a Poker game with more than two players. Its core shall be a strategy enabling the artificial agent to maximize its profit in any situation of the game. This optimization problem will be approched by game theoretical decision making. |
| Zusammenfassung | Die Erforschung von künstlichen Intelligenzen befasste sich in der Vergangenheit vornehmlich mit deterministischen Spielen, welche vollständige Information bereitstellen. Dazu gehören Schach, Othello oder Go. Die reale Welt hingegen zeichnet sich vor allem durch die Unvollständigkeit der Information und die Absenz des Determinismus aus. Poker unterscheidet sich grundlegend von den zuvor genannten Spielen. Einerseits stellen die verdeckten Karten unvollständige Information dar, andererseits kann durch Täuschungsmanöver ein nicht-deterministischer Zustand provoziert werden. Der stochastische Charakter - welcher das Mischen der Karten mit sich bringt - stellt eine weitere Variable dar. Diese Eigenschaften lassen Poker zu einem realitätsnahen Entscheidungsspiel werden. Jenes Testfeld der künstlichen Intelligenz, welches sich aus dieser Klasse von Spielen ergibt, stellt eine grosse Herausforderung dar. Die Schwierigkeiten, die sich dabei stellen, sind für den Menschen intuitiv erfassbar. Im Gegenzug bilden sie sehr komplexe Problemstellungen in der maschinellen Berechnung. In dieser Arbeit wird eine künstliche Intelligenz vorgestellt, welche Poker mit mehr als zwei Spielern bestreiten kann. Der Kern bildet dabei eine Poker-Strategie, die zu jedem Zeitpunkt des Spiels die maximierende Entscheidung treffen kann. Dieses Optimierungsproblem wird durch spieltheoretische Entscheidungsfindungen zu lösen versucht. |
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