限大小状态抽象的策略游戏玩家
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究针对人工智能在策略游戏中面临的搜索空间过大的问题,通过提出一种限大小状态抽象(SCSA)的方法,确保状态抽象在搜索中不被放弃,从而提高搜索质量。实验结果表明,SCSA在三个策略游戏中表现优于以往方法,展示出更为稳健的性能。
本文介绍了解决多智能体空间导航问题的高效算法Branch and Play (B&P),计算社会最优的游戏顺序和Stackelberg均衡。实验结果显示B&P优于其他基准方案。
本研究针对人工智能在策略游戏中面临的搜索空间过大的问题,通过提出一种限大小状态抽象(SCSA)的方法,确保状态抽象在搜索中不被放弃,从而提高搜索质量。实验结果表明,SCSA在三个策略游戏中表现优于以往方法,展示出更为稳健的性能。
本文介绍了解决多智能体空间导航问题的高效算法Branch and Play (B&P),计算社会最优的游戏顺序和Stackelberg均衡。实验结果显示B&P优于其他基准方案。