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Contribution Details

Type Bachelor's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Building an agent for Texas Hold'em Poker based on a recommender system
Organization Unit
Authors
  • Thomas Kaul
Supervisors
  • Harald Gall
  • Amancio Bouza
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology
Date 2011
Abstract Text Poker provides an environment of great potential with well-defined rules for the research field of artificial intelligence. The popular card game provides incomplete information about the game state, non-deterministic outcome and stochastic elements where the outcome does not appear until thousands of hands have been played. These circumstances can be compared to making decisions in the real world and make the research interesting for other applications beyond poker. A major theme of this thesis is the development of an agent for Texas Hold’em Poker Sit and Go tournaments that plays skillful poker. For decision making, our approach is based on a recommender system. We mimic the behavior and strategies of a human poker player with an artificial intelligence agent. In various simulation setups we show that our approach is evaluated superior to simple poker opponents.
Zusammenfassung Poker bietet eine vielversprechende Umgebung mit wohldefinierten Regeln für die Forschung im Bereich künstlicher Intelligenz. Das populäre Kartenspiel bietet unvollständige Informationen über den Spielstand sowie nicht deterministische Ergebnisse und stochastische Elemente, bei welchen das theoretisch zu erwartende Ergebnis erst nach tausenden von gespielten Pokerhänden eintritt. Diese Eigenschaften sind vergleichbar mit der Entscheidungsfindung in der realen Welt und machen die Forschung interessant für andere Bereiche weit über die Domäne Poker hinaus. Das Thema dieser These befasst sich mit der Entwicklung eines Agenten für Texas Hold’em Poker Sit and Go Turniere, welcher Poker auf hohem Niveau spielt. Unser Ansatz für die Entscheidungsfindung basiert auf einem Empfehlungssystem. Der Agent imitiert Verhalten und Strategie eines menschlichen Pokerspielers. In Turniersimulationen mit unterschiedlichen Konfigurationen wird unser Agent gegen einfache Gegner als stärker evaluiert.
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