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使用强化的多人游戏的AI代理...
类似于Alphastar [3]中采用的方法，这项研究强调了实时适应性和决策。尽管取得了重大进步，但挑战仍在处理高维输入，设计有效的奖励系统以及在动态场景中确保稳健的性能[4]。本研究通过实施一个模块化框架来解决这些问题，该框架将有效的数据预处理，可扩展体系结构和迭代培训策略集成在一起。2。文献调查加强学习（RL）已确立自己的强大方法，用于开发能够在动态和高维环境中运行的智能代理。其在多人游戏中的应用引起了重大的研究兴趣，从而在自适应策略和强大的决策框架方面取得了进步。Togelius和Yannakakis（2017）强调了深度强化学习（DRL）对通用视频游戏AI的潜力，强调了环境界面的重要性，在这些界面中，代理可以感知国家，采取行动并根据反馈来优化决策。这种方法已被证明有效地开发了能够响应复杂游戏机制的适应性代理。同样，Vinyals等人。（2019）展示了DRL在Starcraft II中的功能，在那里，代理商学会了通过广泛的
视频游戏中不可播放字符的人工智能
游戏开发人员为不可玩的角色创建的人工智能是开发完全充实的视频游戏的最重要部分之一。即使该主题是行业的重要组成部分，但它没有足够的讨论，并且关于该主题的文档通常缺乏。本论文的目的是寻找创建一种人工智能的最常见解决方案，该解决方案具有直觉，并帮助玩家沉浸在自己正在玩的游戏中。目标是研究这些解决方案并找出它们的使用方式。
安全游戏中资源受限代理的战略发挥
许多研究表明，人类具有“可预测的非理性”特征：他们不会以完全理性的方式行事，但他们偏离理性行为的行为却相当系统化。我们的目标是看看我们能在多大程度上解释和证明这些偏差是理性但资源有限的代理在考虑到其局限性的情况下尽力而为的结果。我们重点研究了护林员-偷猎者游戏，其中护林员试图保护一些地点免遭偷猎。我们通过将偷猎者和护林员建模为概率有限自动机 (PFA) 来捕捉计算限制。我们表明，有了足够大的内存，PFA 可以学会玩博弈中的纳什均衡 (NE) 策略并获得 NE 效用。然而，如果我们限制记忆，我们就会得到更多“类似人类”的行为，例如概率匹配（即访问与犀牛出现的概率成比例的站点），以及避开结果不好的站点（例如，偷猎者被护林员抓获），我们在 Amazon Mechanical Turk 上进行的实验中也观察到了这些行为。有趣的是，我们发现添加概率匹配和增加重要事件（如被抓获）等类似人类的行为实际上可以提高性能，表明这种看似不合理的行为可能非常合理。
实时策略游戏中的过程和策略挖掘
在实际公司数据上展示流程挖掘可能是由于对数据隐私，监管限制和对竞争优势的考虑而导致的访问有限，这可能是具有挑战性的。在许多情况下，公司不愿共享其数据，因为它可能包含可能损害其业务的敏感信息，并且规范限制可能会进一步限制与外部方面的数据共享。尽管面临这些挑战，但人们越来越认识到过程采矿（包括现实数据）可以带给组织所带来的重大好处。为了克服这些挑战，公司可以使用综合或模拟数据作为展示和了解过程采矿的潜在好处的手段。但是，合成或模拟数据的使用具有局限性，因为它可能无法准确反映现实过程中的复杂性和细微差别。为了探索这些方法的潜力，竞争性的实时策略（RTS）游戏可以作为在时间压力下在复杂环境中进行决策分析的绝佳代理。在这种情况下，游戏数据是一个受控的实验环境（Wagner 2006），如其他与业务相关的学术研究（例如Clement（2023）（2023），Künn等人的作品。（2023）和Ching等。（2021）。表1将RTS游戏中的典型挑战与公司决策联系起来。RTS匹配的游戏历史记录在日志文件中持续存在。使用数据驱动的方法为此目的这些文件包含游戏中每个给定动作命令的事件日志，因此包含有关玩家行为的丰富数据，例如玩家采取的动作序列，他们分配的资源以及他们做出的战略决策。通过分析这些日志，研究人员可以对玩家行为和决策产生洞察力，可用于在竞争性理性环境中为过程提供和改善过程采矿和过程发现技术。
免费在线智力游戏 1. Luminosity
1. Luminosity：Luminosity 是一个免费网站，但需要注册。Luminosity 提供许多免费的智力活动。https://www.lumosity.com/en/brain‐games/ 2. USA Today Crossword Puzzle：国家报纸 USA Today 的填字游戏可在以下网址免费获得：https://puzzles.usatoday.com/ 3. Sudoko：Sudoko 每天发布免费的 Sudoko 谜题：
旧的地缘政治“游戏”在杂货后全球秩序
摘要该研究提供了两种分析，分析了1920年以后，19020年之后，Covid-19-19的后果。分析的第一个维度是针对地缘政治参数的，而第二个则基于大流行危机的地质经济后果。作者在国际社会中确定并分类了三种类型的地缘政治游戏：非运动和标签游戏；疫苗赛车和证券化游戏的游戏。此外，目的是确定对某些国家的经济的潜在后果，也是由于全球大流行危机中当代地理，政治和经济的行为模式而导致的国际政治经济的假设。主要论文旨在确认行为的可预测和常见模式，这些模式伴随着经过测试的国际社会行使权力的机制（在新条件下经典的地缘政治力量游戏）。本文的目的是开发全球电力关系潜在变化的方案，并分析有关三个上述游戏结果的后果。情景分析是一种常见的地缘政治定性方法，最常用于评估社会不同领域的风险。大公司最常在计算业务流程和决策中的财务波动中使用它，但它也出现在工业技术流程和美国研究所的许多预测中。在财务场景分析的情况下，该方法与该方法相似，而在其他社会科学（主要是地缘政治和安全研究）中，这是关于发现潜力和替代世界的。在地缘政治上，它在创建新世界秩序以及可以改变现实预测结果的现象方面可以在全球环境中投射潜在的发展。尽管对新世界订单的分析也可以归因于国际关系中的预测方法；相比之下，场景分析不仅仅是根据过去趋势对发展的预测。它们主要包括对国际关系中不可预测的因素或逆转的考虑，在国际关系中，全球大流行无疑是其中之一。
1 引言 2 混合策略博弈的战略形式
上一讲重点研究了有限战略形式博弈中的战略决策。我们介绍了著名的纳什均衡解决方案概念，该概念可视为所有参与者都充当应急优化者的行动概况。在不存在主导策略的情况下，我们将纳什均衡解决方案概念视为战略行为的合理描述，并重点分析与此建模选择相关的关键问题，这些问题涉及纳什均衡的存在性和唯一性。与此描述性建模选择相关的挑战之一是，纳什均衡不一定存在于给定博弈中，因此此建模选择不完整且不令人满意。本章将重点解决此问题，将我们的注意力从纯策略转移到混合策略。
为策略游戏创造多样化和竞争性的游戏风格
摘要 — 设计能够实现不同游戏风格同时又能保持竞争水平的代理是一项艰巨的任务，尤其是对于研究界尚未发现超人表现的游戏，如策略游戏。这些游戏要求人工智能处理大动作空间、长期规划和部分可观察性，以及其他众所周知的使决策成为难题的因素。除此之外，使用通用算法实现不同的游戏风格而不降低游戏实力并非易事。在本文中，我们提出了用于玩回合制策略游戏 (Tribes) 的具有渐进式反剪枝的组合蒙特卡洛树搜索，并展示了如何对其进行参数化，以便使用质量多样性算法 (MAP-Elites) 来实现不同的游戏风格，同时保持竞争水平。我们的结果表明，即使对于超出用于训练的游戏级别范围的大量游戏级别，该算法也能够实现这些目标。
通过神经调节和视频游戏增强认知能力
经颅磁刺激 (TMS) 是一种非侵入性脑刺激技术，能够调节皮质兴奋性。这种调节可能会影响负责特定认知过程的区域和网络，重复诱发的暂时性变化可以产生持久的影响。与专注于特定认知功能的认知训练结合使用时，TMS 的有效性可能会增强。玩电子游戏可以成为最佳的认知训练，因为它涉及不同的认知成分以及高水平的参与度和动机。本研究的目的是评估 TMS 和视频游戏训练在增强认知、特别是工作记忆和执行功能方面的协同作用。我们进行了一项随机 2 × 3 重复测量（刺激 × 时间）研究，将 27 名健康志愿者随机分配到主动间歇性 θ 爆发刺激组或假刺激组。在完成视频游戏 + TMS 训练之前、之后和 15 天后，使用综合神经心理学电池对参与者进行评估。训练包括 10 个环节，参与者玩 3D 平台视频游戏 1.5 小时。每次游戏结束后，TMS 都会作用于右背外侧前额叶皮层 (DLPFC)。所有参与者的视频游戏表现都有所提高，但我们没有发现刺激和视频游戏训练的协同效应。我们也没有发现与刺激相关的认知改善。我们通过线性回归探索了可能的混杂变量，例如年龄、性别和早期视频游戏经验。早期视频游戏经验与工作记忆和抑制控制的改善有关。这个结果虽然是探索性的，但突出了个体变量和先前经验对大脑可塑性的影响。
玩电子游戏对你有好处还是坏处
在许多电子游戏中，获胜所需的技能涉及抽象和高级思维。这些技能甚至不在学校教授。电子游戏增强的一些心理技能包括：o 遵循指令o 解决问题和逻辑 - 当孩子们玩《不可思议的机器》、《愤怒的小鸟》或《割绳子》等游戏时，他们会训练大脑在短时间内想出创造性的方法来解决谜题和其他问题o 手眼协调、精细运动和空间技能。在射击游戏中，角色可能同时在奔跑和射击。这要求现实世界中的玩家跟踪角色的位置、他/她前进的方向、他们的速度、枪瞄准的位置、枪声是否击中敌人等等。所有这些因素都需要考虑在内，然后玩家必须协调大脑的解释和反应与他们手和指尖的运动。这个过程需要大量的眼手协调和视觉空间能力才能成功。研究还