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简介 游戏长期以来一直是人工智能的流行基准。许多研究人员研究了各种算法和技术,试图在国际象棋、围棋、赛车游戏、吃豆人小姐、实时战略 (RTS) 游戏和超级马里奥兄弟等不同的计算机游戏中逼近最佳玩法。有时,这些研究主题伴随着某种竞赛,在统一的基准中测试不同的方法。游戏研究使算法 AI 取得了一些有趣的进展,例如使用并行 Alpha-Beta 剪枝(在国际象棋中),或在围棋游戏中看到的游戏 AI 中最流行的算法之一蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 的进展。虽然特定游戏研究的贡献确实很重要,但特定游戏竞赛由于其固有结构而存在一个问题:提出的大多数解决方案往往过于专注于它们所应用的领域。换句话说,挑战的性质,甚至是赢得比赛的斗争,都鼓励参与者为算法提供高度定制的启发式方法,这些启发式方法仅适用于用于挑战的游戏。例如,世界冠军星际争霸代理

通用视频游戏 AI:竞争、挑战和机遇

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