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Combining Strategic Learning and Tactical Search in Real-Time Strategy Games
リアルタイムストラテジーゲームにおける戦略的学習と戦術的探索の結合
arxiv.org/abs/1709.03480

要約:リアルタイム戦略(RTS)ゲームにおけるAIの複雑さを管理するために一般的に使用される技術は、アクションおよび/または状態の抽象化を使用することです。高水準の抽象化はしばしば戦略的な意思決定につながりますが、細部の喪失により戦術的な決定品質が低下する可能性があります。競合する方法は、検索スペースをサンプリングして、単純なシナリオでは優れた戦術的なパフォーマンスにつながることが多いが、高度な計画は難しい。我々は、深い畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用して、限られた抽象的な行動の選択肢の中から選択し、残りの計算時間をゲームtrに利用することを提案する...