Destekli öğrenmenin bazı çoklu-etmen strateji oyunlarına uygulanması

Bu tezde, makine ögrenmesi yöntemlerinden destekli ögrenmedeki Qlearning algoritması, çoklu-etmen satranç oyun sonuna ve üç tas oyununa uygulanmıstır. Uygulamada, Q-learning algoritması ile tasarlanmıs etmenin çok sayıda rasgele deneme sonucu ilgili oyunu daha iyi oynadıgı, yani ögrendigi gösterilmistir. Bu amaç dogrultusunda her iki oyunda da makine tarafından temsil edilen karsı taraf mükemmel oynarken, tez kapsamında gelistirilen etmen, kurallara göre önceden belirlenmis ödül ve ceza dönütleri ile isleyen Q-learning algoritması ile oynamaktadır. Elde edilen sonuçlar dogrultusunda Q-learning algoritmasını kullanan etmenin ögrenme için verilen sürenin uzunluguyla orantılı olarak ideal çözüme ulastıgı gözlemlenmistir. Ayrıca, Q-learning algoritmasında “geriye dogru güncelleme” yaklasımı kullanarak yaptıgımız degisiklik sonucunda hızda %17 – 58 arasında bir iyilesme oldugu gözlemlenmistir.