implementasi algoritma monte-carlo tree search pada simulasi permainan kartu cardfight!! vanguard

Padawangi, Kevin (2018) implementasi algoritma monte-carlo tree search pada simulasi permainan kartu cardfight!! vanguard. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
BAB III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (833kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (960kB) | Preview
[img]
Preview
Text
HALAMAN AWAL.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)

Abstract

Permainan Cardfight!! Vanguard memiliki banyak peminat di seluruh dunia. Namun hingga saat ini, permainan Cardfight!! Vanguard memiliki keterbatasan berupa tidak memiliki permainan dalam bentuk digital, sehingga penelitian mengenai kecerdasan buatan untuk permainan kartu ini masih sangat terbatas. Melalui penelitian ini, algoritma Monte-Carlo Tree Search diimplementasikan pada strategi yang dapat digunakan oleh pemain untuk memilih kartu. Uji coba dilakukan dengan cara menggunakan salah satu pemain untuk melawan pemain lain dengan jenis strategi yang berbeda-beda yaitu strategi random, rule-based, dan Monte-Carlo. Setelah diimplementasikan dalam simulasi permainan kartu Cardfight!! Vanguard sebanyak 100 kali untuk tiap kecerdasan buatan, strategi Monte-Carlo menghasilkan peningkatan persentase jumlah kemenangan sebesar 86.5% dan 3.9% dibandingkan dengan strategi random dan rule-based.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects: 000 Computer Science, Information and General Works
300 Social Sciences > 300 Social sciences, sociology and anthropology > 302 Social interaction, Interpersonal interaction > 302.23 Media of Communication, Mass Media
600 Technology (Applied Sciences) > 600 Technology > 600 Technology
Divisions: Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Depositing User: Administrator UMN Library
Date Deposited: 30 Jan 2019 08:18
Last Modified: 05 Apr 2023 05:23
URI: https://kc.umn.ac.id/id/eprint/5062

Actions (login required)

View Item View Item