Research - WolfgangKonen/GBG GitHub Wiki

This page contains a list of published papers and articles that use GBG (if your paper is not listed here, please let me know):

• [Konen2023a] Konen, Wolfgang: Towards Learning Rubik’s Cube with N-tuple-based Reinforcement Learning, Technical Report, TH Köln, http://www.gm.fh-koeln.de/ciopwebpub/Konen22b.d/TR-Rubiks.pdf, 2023. arXiv preprint available under https://arxiv.org/abs/2301.12167, 2023.
  • see PapersWithCodeRubiks for reproducing the experiments shown in this paper.
• [Scheiermann2022] Scheiermann, Johannes; Konen, Wolfgang: AlphaZero-Inspired Game Learning: Faster Training by Using MCTS Only at Test Time, IEEE Transactions on Games. doi:10.1109/TG.2022.3206733. arXiv preprint available under https://arxiv.org/abs/2204.13307, 2022.
  • see PapersWithCodeOthello for reproducing the experiments shown in this paper.
• [Konen2022a] Konen, Wolfgang: The GBG Class Interface Tutorial V2.3: General Board Game Playing and Learning, Technical Report, TH Köln - University of Applied Sciences, https://www.gm.fh-koeln.de/ciopwebpub/Konen22a.d/TR-GBG.pdf, 2022.
• [Weitz2022b] Weitz, Ann: Untersuchung von selbstlernenden Reinforcement Learning Agenten im computergenerierten Spiel Yavalath, Bachelor thesis, TH Köln - University of Applied Sciences, https://www.gm.fh-koeln.de/~konen/research/PaperPDF/BA-Weitz-final-2022.pdf (in German), 2022.
• [Weitz2022a] Weitz, Ann: Entwicklung einer allgemeinen Schnittstelle zwischen Ludii und dem GBG Framework, Technical Report, TH Köln - University of Applied Sciences, https://www.gm.fh-koeln.de/~konen/research/PaperPDF/PP-Doku-Weitz-2022-02.pdf (in German), 2022.
• [Zeh2021] Zeh, Tim: Untersuchung von allgemeinen KI-Agenten für das Spiel Poker im General Board Games Framework, (Master thesis), TH Köln -- University of Applied Sciences https://www.gm.fh-koeln.de/~konen/research/PaperPDF/MA_Zeh_final_Poker-GBG-2021.pdf (in German), 2021.
• [Cöln021] Cöln, Julian: KI-Konzepte für das Erlernen nichtdeterministischer Spiele am Beispiel von "EinStein würfelt nicht!", Bachelor thesis, TH Köln - University of Applied Sciences, https://www.gm.fh-koeln.de/~konen/research/PaperPDF/BA_Julian_Cöln2021-final.pdf (in German), 2021.
• [Meissner2021] Meissner, Simon: Untersuchung des Spiel- und Lernerfolgs künstlicher Intelligenzen für ein nichtdeterministisches Spiel mit imperfekten Informationen: Blackjack in der Game-Learning-Umgebung ’General Board Game’ (GBG), Bachelor thesis, TH Köln - University of Applied Sciences, https://www.gm.fh-koeln.de/~konen/research/PaperPDF/BA-Meissner-final-2021.pdf (in German), 2021.
• [Konen2021a] Konen, Wolfgang, and Samineh Bagheri. Final adaptation reinforcement learning for N-player games. arXiv preprint arXiv:2111.14375 https://arxiv.org/abs/2111.14375, extended version of [Konen2020b], 2021.
• [Kowalski2020] Kowalski, J., Miernik, R., Mika, M., Pawlik, W., Sutowicz, J., Szykuła, M., & Tkaczyk, A. Efficient reasoning in regular boardgames. In: 2020 IEEE Conference on Games (CoG) (pp. 455-462). IEEE, 2020.
• [Scheiermann2020] Scheiermann, Johannes: AlphaZero-inspirierte KI-Agenten im General Board Game Playing, Bachelor thesis, TH Köln - University of Applied Sciences, https://www.gm.fh-koeln.de/~konen/research/PaperPDF/BA_Scheiermann_final.pdf (in German), 2020.
• [Konen2020b] Konen, Wolfgang; Bagheri, Samineh: Reinforcement Learning for N-Player Games: The Importance of Final Adaptation. In: Vasile, Massimiliano; Filipic, Bogdan (eds.): 9th International Conference on Bioinspired Optimisation Methods and Their Applications (BIOMA), Bruxelles, https://www.gm.fh-koeln.de/ciopwebpub/Konen20b.d/bioma20-TDNTuple.pdf, 2020.
• [Konen2020d] Konen, Wolfgang: The GBG Class Interface Tutorial V2.1: General Board Game Playing and Learning, Technical Report, TH Köln - University of Applied Sciences, https://www.gm.fh-koeln.de/ciopwebpub/Konen20d.d/TR-GBG.pdf, 2020.
• [Konen2019b] Konen, Wolfgang: General Board Game Playing for Education and Research in Generic AI Game Learning. In: Perez, Diego; Mostaghim, Sanaz and Lucas, Simon (eds.), IEEE Conference on Games, London, https://arxiv.org/pdf/1907.06508, 2019.
• [Konen2019] Konen, Wolfgang: The GBG Class Interface Tutorial V2.0: General Board Game Playing and Learning, Technical Report, TH Köln - University of Applied Sciences, https://www.gm.fh-koeln.de/ciopwebpub/Kone19a.d/TR-GBG.pdf, 2019.
• [Barsnick2019] Barsnick, Felix: Implementierung und Untersuchung eines Turniersystems für KI-Agenten in Brettspielen, Master thesis, TH Köln -- University of Applied Sciences, https://www.gm.fh-koeln.de/~konen/research/PaperPDF/MA_MMI_Barsnick-2019-04-final.pdf (in German), 2019.
• [Konen2017] Konen, Wolfgang: The GBG Class Interface Tutorial: General Board Game Playing and Learning, Technical Report, TH Köln - University of Applied Sciences, https://www.gm.fh-koeln.de/ciopwebpub/Kone17a.d/TR-GBG.pdf, 2017.
• [Galitzki2017] Galitzki, Kevin: Selbstlernende Agenten für das skalierbare Spiel Hex: Untersuchung verschiedener KI-Verfahren im GBG-Framework, Bachelor thesis, TH Köln - University of Applied Sciences, https://www.gm.fh-koeln.de/~konen/research/PaperPDF/BA-KevinGalitzki-final-2017.pdf (in German), 2017.
• [Kutsch2017] Kutsch, Johannes: KI-Agenten für das Spiel 2048: Untersuchung von Lernalgorithmen für nichtdeterministische Spiele, Bachelor thesis, TH Köln -- University of Applied Sciences, https://www.gm.fh-koeln.de/~konen/research/PaperPDF/BA_JohannesKutsch_Final-2017.pdf (in German), 2017.