Skupinski projekt pri predmetu umetna inteligenca: Primerjava različnih metod spodbujevalnega učenja na tej igri.
- poljubno število kupov kovancev s poljubnim številom kovancev v vsakem kupu (random? ali pa lahko določi igralec na začetku?)
- kdor vzame zadnji kovanec izgubi
- Q-learning
- SARSA algoritem
- izboljšan min-max algoritem (z Alpha Beta Pruning)
- Class Nim - zelo kul zgled je tukej (glej zip datoteko pod Getting started)
- Vsaka svoj algoritem
- Primerjava
- https://cs50.harvard.edu/ai/2020/projects/4/nim/ navodila za domačo nalogo kjer so morali nardit Nim z Q-learningom (zraven so tudi ogrodja funkcij)
- http://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:814832/FULLTEXT01.pdf primerjava Q-learning in SARSA ampak samo psevdokoda
- https://www.cs.rhodes.edu/~kirlinp/courses/ai/f14/projects/proj4/ še ena navodila za dn
- https://medium.com/100-days-of-algorithms/day-90-simple-nim-ai-864b2fdf9e8a analiza različnih opponentov? Idk če uporabno
- https://www.upgrad.com/blog/min-max-algorithm-in-ai/#Breaking_down_the_min_max_algorithm_in_AI minmax algoritem
- https://medium.com/zero-equals-false/n-step-td-method-157d3875b9cb metoda TD? Združuje SARSA in Monte Carlo? Tega si še nisem tok pogledala
- https://pages.cs.wisc.edu/~jphanna/teaching/2021fall_cs540/documents/lec25-rl-summary.pdf mogoče pride prav za minmax
- Geeks for geeks: Q-learning in SARSA
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent