Oyun oynayan bir YZ yaratmak için çeşitli yöntemler mevcut. En iyi yöntem, belirli bir oyuna ve istenen performans seviyesine bağlıdır. İşte bu yöntemlerden bazıları:
Takviyeli öğrenme, Yapay Zeka’nın deneme ve yanılma yöntemiyle öğrendiği bir makine öğrenimi türüdür. YZ, istenen sonuca ulaşan eylemlerde bulunduğunda ödüllendirilir ve istenmeyen sonuçlara ulaşan eylemler aldığında ceza verilir. YZ, belirli bir süreden sonra ödülü en üst düzeye çıkarmak için gereken eylemleri öğrenir.
Kural temelli YZ, oyunun nasıl oynanacağını tanımlayan bir kurallar kümesi ile programlanmış bir YZ türüdür. Bu yöntemi uygulaması göreceli olarak kolaydır ancak oyundaki tüm olası durumları kapsayan bir kurallar kümesi oluşturmak zor olabilir.
Monte Carlo ağaç tipi arama, oyun durumu uzayını taramak için bir ağaç tipi arama kullanan bir YZ türüdür. Bu yöntem, kural temelli YZ’den daha karmaşıktır ancak geniş bir durum uzayına sahip oyunlarda daha etkili olabilir.
Evrimsel algoritmalar, bir YZ popülasyonunu evrimleştirmek için mutasyon ve seçilim süreci kullanan bir YZ türüdür. Bu yöntem, kurallarla tanımlanması zor olan veya çok büyük bir durum uzayına sahip oyunları oynamak için iyi olan YZ oluşturmak için kullanılabilir.