✖


Jump to content

Общая игра

Часть серии о
Искусственный интеллект
Основные цели
Подходы
Приложения
Философия
История
Глоссарий

Общие игры ( GGP ) — это разработка программ искусственного интеллекта , позволяющих успешно играть более чем в одну игру. [1] [2] [3] Для многих игр, таких как шахматы, компьютеры запрограммированы на игру с использованием специально разработанного алгоритма, который невозможно перенести в другой контекст. Например, компьютерная программа, играющая в шахматы , не может играть в шашки . Общие игры рассматриваются как необходимая веха на пути к общему искусственному интеллекту . [4]

Общие игры в видеоигры ( GVGP ) — это концепция GGP, адаптированная к целям игры в видеоигры . В видеоиграх правила игры должны быть изучены искусственными игроками, такими как TD-Gammon , в ходе нескольких итераций , [5] или заранее определены вручную на языке предметной области и заранее отправлены искусственным игрокам [6] [7] как в традиционном GGP. Начиная с 2013 года был достигнут значительный прогресс в применении подхода глубокого обучения с подкреплением , включая разработку программ, позволяющих научиться играть в Atari 2600 . игры [8] [5] [9] [10] [11] а также программу, с помощью которой можно научиться играть в игры Nintendo Entertainment System . [12] [13] [14]

Первым коммерческим использованием общей игровой технологии было Zillions of Games общая игровая технология также предлагалась торговым агентам в управлении цепочками поставок в рамках переговоров о ценах на онлайн-аукционах . в 1998 году. С 2003 года [15] [16] [17] [18]

История [ править ]

В 1992 году Барни Пелл определил концепцию метаигры и разработал систему «Метаигры». Это была первая программа, автоматически генерирующая правила игры в шахматы, и одна из первых программ, использовавших автоматическое создание игр. Затем Пелл разработал систему Metagamer . [19] Эта система могла играть в ряд шахматных игр, учитывая определение правил игры на специальном языке, называемом языком описания игр (GDL), без какого-либо вмешательства человека после создания игр. [20]

коммерческую систему Zillions of Games В 1998 году Джефф Маллетт и Марк Лефлер разработали . Для определения правил игры система использовала язык, похожий на LISP. В миллионах игр функция оценки автоматически выведена из правил игры, основанных на мобильности фигур, структуре доски и целях игры. Он также использовал обычные алгоритмы, используемые в компьютерных шахматных системах: альфа-бета-отсечение с порядком ходов, таблицы транспонирования и т. д. [21] В 2007 году пакет был расширен за счет добавления плагина Axiom, альтернативного метаигрового движка, включающего полный язык программирования на основе Forth.

В 1998 году z-Tree был разработан Урсом Фишбахером . [22] z-Tree — первый и наиболее цитируемый программный инструмент для экспериментальной экономики . z-Tree позволяет определять правила игры на языке z-Tree для теоретико-игровых экспериментов с людьми . Это также позволяет определить компьютерных игроков, которые участвуют в игре с людьми. [23]

Стэнфордский проект General Game Playing . В 2005 году был основан [3]

В 2012 году началась разработка PyVGDL. [24]

Реализации GGP [ править ]

Стэнфордский проект [ править ]

General Game Playing — это проект Stanford Logic Group Стэнфордского университета , Калифорния, целью которого является создание платформы для общих игр. Это наиболее известная попытка стандартизировать ИИ GGP, и ее обычно считают стандартом для систем GGP. Игры определяются набором правил, представленных на языке описания игр . Чтобы играть в игры, игроки взаимодействуют с сервером игрового хостинга. [25] [26] который следит за законностью действий и информирует игроков об изменениях состояния.

проводятся ежегодные соревнования по общей игре С 2005 года на конференции AAAI . Соревнования оценивают способности ИИ участников играть в различные игры, записывая их результаты в каждой отдельной игре. На первом этапе конкурса участники оцениваются по их способности выполнять правильные ходы, одерживать верх и быстрее проходить игры. В следующем раунде ИИ сойдутся друг с другом во все более сложных играх. ИИ, который выигрывает больше всего игр на этом этапе, побеждает в соревновании, и до 2013 года его создатель выигрывал приз в размере 10 000 долларов. [19] На данный момент победу одержали следующие программы: [27]

Год Имя Разработчик учреждение Ссылка
2005 Cluneplayer Джим Клюн Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе
2006 Fluxplayer Стефан Шиффель и Майкл Тильшер Дрезденский технологический университет [28]
2007 Кадиаплеер Ингви Бьернссон и Хилмар Финнссон Рейкьявикский университет [29]
2008 Кадиаплеер Ингви Бьернссон, Хилмар Финнссон и Гюльфи Тор Гудмундссон Рейкьявикский университет
2009 И Жан Меа Университет Париж 8
2010 И Жан Меа Университет Париж 8
2011 ТурбоЧерепаха Сэм Шрайбер
2012 Кадиаплеер Хилмар Финнссон и Ингви Бьернссон Рейкьявикский университет
2013 ТурбоЧерепаха Сэм Шрайбер
2014 Санчо Стив Дрейпер и Эндрю Роуз [30]
2015 гальванизировать Ричард Эмсли
2016 ВудСток Эрик Пиетт Университет Артуа

Другие подходы [ править ]

Существуют и другие общие игровые системы, которые используют свои собственные языки для определения правил игры. Другое общее игровое программное обеспечение включает в себя:

Система Год Описание
ПРОГРЕСС 2009 Разработан для обычных игр и экономических экспериментов во время написания кандидатской диссертации. [31] [32]
АйАй 2015-2017 Разработан Стивеном Тавенером (ранее разработчиком Zillions). [33] [34] [35]
Полигамо плеер 2017 Выпущена Дэвидом М. Беннеттом в сентябре 2017 года на основе игрового движка Unity . [36]
Регулярные настольные игры 2019 Разработано Якубом Ковальским, Мареком Шикулой и их командой во Вроцлавском университете. [37] [38]
Игроки 2020 Выпущено Кэмероном Брауном и его командой в Маастрихтском университете в рамках проекта Digital Ludeme, финансируемого ERC. [39] [40] [41]

Реализации GVGP [ править ]

Обучение с подкреплением [ править ]

GVGP потенциально может использоваться для автоматического создания реального искусственного интеллекта в видеоиграх , а также «для тестирования игровых сред, в том числе созданных автоматически с использованием процедурной генерации контента, и для поиска потенциальных лазеек в игровом процессе, которыми может воспользоваться игрок-человек». [7] GVGP также использовался для создания правил игры и оценки качества игры на основе профилей производительности относительных алгоритмов (RAPP), которые сравнивают дифференциацию навыков, которую допускает игра, между хорошим ИИ и плохим ИИ. [42]

Язык описания видеоигр [ править ]

Общее соревнование искусственного интеллекта в видеоиграх (GVGAI) проводится с 2014 года. В этом соревновании вместо настольных игр, используемых в GGP, используются двумерные видеоигры, похожие на аркадные и консольные игры 1980-х годов (а иногда и на их основе). соревнование. Он дал исследователям и практикам возможность протестировать и сравнить свои лучшие общие алгоритмы видеоигр. Соревнование имеет соответствующую программную среду, включающую большое количество игр, написанных на языке описания видеоигр (VGDL) , который не следует путать с GDL и который представляет собой язык кодирования, использующий простую семантику и команды, которые можно легко проанализировать. Одним из примеров VGDL является PyVGDL, разработанный в 2013 году. [6] [24] Игры, используемые в GVGP, на данный момент часто представляют собой двухмерные аркадные игры, поскольку они наиболее просты и легко поддаются количественной оценке. [43] Чтобы упростить процесс создания ИИ, способного интерпретировать видеоигры, игры для этой цели пишутся на VGDL вручную. [ нужны разъяснения ] VGDL можно использовать для описания игры специально для процедурной генерации уровней с использованием программирования набора ответов (ASP) и эволюционного алгоритма (EA). Затем GVGP можно использовать для проверки достоверности процедурных уровней, а также сложности или качества уровней в зависимости от того, как работает агент. [44]

Алгоритмы [ править ]

Поскольку GGP AI должен быть спроектирован для игры в несколько игр, его конструкция не может опираться на алгоритмы, созданные специально для определенных игр. Вместо этого ИИ должен быть разработан с использованием алгоритмов, методы которых можно применять к широкому спектру игр. ИИ также должен представлять собой непрерывный процесс, который может адаптироваться к своему текущему состоянию, а не к результатам предыдущих состояний. По этой причине методы открытого цикла часто оказываются наиболее эффективными. [45]

Популярным методом разработки GGP AI является алгоритм поиска по дереву Монте-Карло (MCTS). [46] Варианты MCTS, часто используемые вместе с методом UCT ( верхняя доверительная граница, применяемая к деревьям ), были предложены для улучшения игры в определенные игры, а также для обеспечения совместимости с видеоиграми. [47] [48] [49] Еще одним вариантом используемых алгоритмов поиска в дереве является направленный поиск в ширину (DBS). [50] в котором дочерний узел текущего состояния создается для каждого доступного действия и посещает каждого дочернего узла, упорядоченного по наивысшему среднему вознаграждению, до тех пор, пока игра не закончится или не истечет время. [51] В каждом методе поиска по дереву ИИ моделирует потенциальные действия и ранжирует каждое из них на основе средней наивысшей награды за каждый путь с точки зрения заработанных очков. [46] [51]

Предположения [ править ]

Чтобы взаимодействовать с играми, алгоритмы должны работать в предположении, что все игры имеют общие характеристики. В книге Half-Real: Video Games Between Real Worlds and Fictional Worlds Йеспер Юул дает следующее определение игр: Игры основаны на правилах, у них разные результаты, разные результаты дают разную ценность, усилия игрока влияют на результаты, игрок привязаны к результатам, и игра имеет договорные последствия. [52] Используя эти предположения, игровой ИИ можно создать путем количественной оценки действий игрока, результатов игры и применения различных правил, а также использования алгоритмов для расчета наиболее благоприятного пути. [43]

См. также [ править ]

Ссылки [ править ]

  1. ^ Пелл, Барни (1992). Х. ван ден Херик; Л. Эллис (ред.). «Метагейм: новый вызов для игр и обучения» [Эвристическое программирование в искусственном интеллекте 3 – третья компьютерная олимпиада] (PDF) . Эллис-Хорвуд. Архивировано (PDF) из оригинала 17 февраля 2020 г. Проверено 17 февраля 2020 г. {{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется |journal= ( помощь )
  2. ^ Пелл, Барни (1996). «Стратегический метаигровой игрок для обычных шахматных игр». Вычислительный интеллект . 12 (1): 177–198. дои : 10.1111/j.1467-8640.1996.tb00258.x . ISSN   1467-8640 . S2CID   996006 .
  3. ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б Генесерет, Михаил; С любовью, Натаниэль; Пелл, Барни (15 июня 2005 г.). «Общая игра: обзор соревнований AAAI». Журнал ИИ . 26 (2): 62. дои : 10.1609/aimag.v26i2.1813 . ISSN   2371-9621 .
  4. ^ Ханаан, Родриго; Сальж, Кристоф; Тогелиус, Джулиан; Нилен, Энди (2019). Материалы 14-й Международной конференции по основам цифровых игр [ Материалы 14-й Международной конференции по выравниванию игрового поля: справедливость в тестах ИИ по сравнению с человеческими играми ]. стр. 1–8. дои : 10.1145/3337722 . ISBN  9781450372176 . S2CID   58599284 . {{cite book}}: |website= игнорируется ( помогите )
  5. ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б Мних, Владимир; Кавукчуоглу, Корай; Сильвер, Дэвид; Грейвс, Алекс; Антоноглу, Иоаннис; Виерстра, Даан; Ридмиллер, Мартин (2013). «Игра в Atari с глубоким обучением с подкреплением» (PDF) . по нейронным системам обработки информации Семинар , 2013 г. Архивировано (PDF) из оригинала 12 сентября 2014 г. . Проверено 25 апреля 2015 г.
  6. ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б Шауль, Том (август 2013 г.). «Язык описания видеоигр для модельного или интерактивного обучения». Конференция IEEE 2013 по вычислительному интеллекту в играх (CIG) . стр. 1–8. CiteSeerX   10.1.1.360.2263 . дои : 10.1109/CIG.2013.6633610 . ISBN  978-1-4673-5311-3 . S2CID   812565 .
  7. ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б Левин, Джон; Конгдон, Клэр Бейтс; Эбнер, Марк; Кендалл, Грэм; Лукас, Саймон М.; Мииккулайнен, Ристо; Шауль, Том; Томпсон, Томми (2013). «Обычная игра в видеоигры» . Искусственный и вычислительный интеллект в играх . 6 . Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum fuer Informatik: 77–83. Архивировано из оригинала 9 апреля 2016 года . Проверено 25 апреля 2015 г.
  8. ^ Боулинг, М.; Венесс, Дж.; Наддаф, Ю.; Бельмар, МГ (14 июня 2013 г.). «Аркадная обучающая среда: оценочная платформа для агентов общего профиля». Журнал исследований искусственного интеллекта . 47 : 253–279. arXiv : 1207.4708 . дои : 10.1613/jair.3912 . ISSN   1076-9757 . S2CID   1552061 .
  9. ^ Мних, Владимир; Кавукчуоглу, Корай; Сильвер, Дэвид; Русу, Андрей А.; Венесс, Джоэл; Хассабис, Демис; Бельмар, Марк Г.; Грейвс, Алекс; Ридмиллер, Мартин; Фиджеланд, Андреас К.; Стиг Петерсен, Георг Островски; Битти, Чарльз; Садик, Амир; Антоноглу, Иоаннис; Король, Хелен; Кумаран, Дхаршан; Виерстра, Даан; Легг, Шейн (26 февраля 2015 г.). «Контроль на человеческом уровне посредством глубокого обучения с подкреплением». Природа . 518 (7540): 529–533. Бибкод : 2015Natur.518..529M . дои : 10.1038/nature14236 . ПМИД   25719670 . S2CID   205242740 .
  10. ^ Корьюс, Кристьян; Кузовкин Илья; Тампуу, Арди; Пунгас, Тайво (2014). «Репликация статьи «Игра в Atari с глубоким обучением с подкреплением» » (PDF) . Тартуский университет . Архивировано (PDF) из оригинала 18 декабря 2014 года . Проверено 25 апреля 2015 г.
  11. ^ Го, Сяосяо; Сингх, Сатиндер; Ли, Хонглак; Льюис, Ричард Л.; Ван, Сяоши (2014). «Глубокое обучение для игр Atari в реальном времени с использованием автономного планирования поиска в дереве Монте-Карло» (PDF) . Слушания НИПС б . Конференция по нейронным системам обработки информации . Архивировано (PDF) из оригинала 17 ноября 2015 г. Проверено 25 апреля 2015 г.
  12. ^ Мерфи, Том (2013). «Первый уровень Super Mario Bros. прост с лексикографическими упорядочениями и путешествиями во времени… после этого все становится немного сложнее » (PDF) . СИГБОВИК. Архивировано (PDF) из оригинала 26 апреля 2013 года . Проверено 25 апреля 2015 г.
  13. ^ Мерфи, Том. «learnfun & playfun: общий метод автоматизации игр для NES» . Архивировано из оригинала 19 апреля 2015 года . Проверено 25 апреля 2015 г.
  14. ^ Теллер, Свижец (28 октября 2013 г.). «Неделя 2: Уровень 1 в Super Mario Bros. прост с лексикографическим упорядочением и» . Компьютерщик в шляпе . Архивировано из оригинала 30 апреля 2015 года . Проверено 25 апреля 2015 г.
  15. ^ Макмиллен, Колин (2003). «На пути к разработке интеллектуального агента для игры по управлению цепочками поставок в рамках конкурса торговых агентов 2003 года» [Конкурс торговых агентов 2003 года]. Магистерская диссертация. Миннеаполис, Миннесота: Университет Миннесоты. S2CID   167336006 . {{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется |journal= ( помощь )
  16. ^ Чжан, Донгмо (2009). От общих описаний игр к языку рыночных спецификаций для обычных торговых агентов [ Агентская электронная коммерция. Разработка торговых стратегий и механизмов для электронных рынков. ]. Берлин, Гейдельберг: Springer. стр. 259–274. Бибкод : 2010aecd.book..259T . CiteSeerX   10.1.1.467.4629 .
  17. ^ «AGAPE — язык аукционов для обычных участников аукционов» . АГАПЕ (на французском языке). 8 марта 2019 г. Архивировано из оригинала 2 августа 2021 г. . Проверено 5 марта 2020 г.
  18. ^ Майкл, Фридрих; Игнатов, Дмитрий (2019). «Общие переговоры о ценах между компаниями-партнерами» (PDF) . Материалы семинара CEUR . -2479: 89–99. Архивировано (PDF) из оригинала 6 декабря 2019 года . Проверено 5 марта 2020 г.
  19. ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б Исследование Барни Пелла об игре в компьютерные игры. Архивировано 12 августа 2007 г. в Wayback Machine .
  20. ^ «Метаигра и общие игры» . Метаигра и общая игра . Архивировано из оригинала 3 марта 2001 года . Проверено 27 марта 2016 г.
  21. ↑ Доступно: Universal Game Engine. Архивировано 3 ноября 2012 г. в электронном письме Wayback Machine на адрес comp.ai.games Джеффа Маллетта, 10 декабря 1998 г.
  22. ^ «UZH-z-Tree — Цюрихский набор инструментов для готовых экономических экспериментов» . www.ztree.uz.ch . Архивировано из оригинала 21 февраля 2016 года . Проверено 17 февраля 2020 г.
  23. ^ Беккенкамп, Мартин; Хенниг-Шмидт, Хайке; Майер-Риго, Франк П. (1 марта 2007 г.). «Сотрудничество в симметричных и асимметричных играх с дилеммой заключенного». Сеть исследований социальных наук. ССНР   968942 . {{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется |journal= ( помощь )
  24. ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б Шауль, Том (7 февраля 2020 г.). "шауль/py-vgdl" . Гитхаб . Архивировано из оригинала 11 июня 2018 года . Проверено 9 февраля 2020 г.
  25. ^ Сервер GGP. Архивировано 21 февраля 2014 г. на Wayback Machine , платформе для соревнований обычных игровых систем.
  26. ^ Сервер Dresden GGP. Архивировано 7 апреля 2013 г. на Wayback Machine , платформе для соревнований по обычным игровым системам с автоматическим планированием матчей.
  27. ^ «Общая игра» . www.general-game-playing.de . Архивировано из оригинала 26 декабря 2008 г. Проверено 21 августа 2008 г.
  28. ^ Информация о Fluxplayer. Архивировано 19 июля 2011 г. в Wayback Machine , победителе 2-го Международного соревнования по обычным играм.
  29. ^ Информация о CADIAPlayer. Архивировано 22 июля 2011 г. на Wayback Machine . Дополнительная информация о победителе 3-го, 4-го и 8-го Международных соревнований по общим играм.
  30. ^ Санчо - чемпион GGP 2014! Архивировано 22 декабря 2015 г. в Wayback Machine , победителе Международного конкурса по обычным играм 2014 г.
  31. ^ Тагиев, Рустам (2009). Филипе, Хоаким; Фред, Ана; Шарп, Бернадетт (ред.). К основам управления стратегическим взаимодействием [ Материалы Международной конференции по агентам и искусственному интеллекту ] (PDF) . Порту, Португалия. стр. 587–590. ISBN  978-989-8111-66-1 . Архивировано (PDF) из оригинала 09 марта 2021 г. Проверено 02 июня 2021 г. {{cite book}}: CS1 maint: отсутствует местоположение издателя ( ссылка )
  32. ^ Тагиев, Рустам (2011). Стратегическое взаимодействие реальных агентов. Целостная концептуализация и программные компоненты междисциплинарной исследовательской инфраструктуры (новая редакция). Саарбрюккен. ISBN  9783838125121 . {{cite book}}: CS1 maint: отсутствует местоположение издателя ( ссылка )
  33. ^ «Миллионы игр – кто мы?» . www.zillions-of-games.com . Архивировано из оригинала 15 ноября 2017 г. Проверено 16 ноября 2017 г.
  34. ^ «Домашняя страница AiAi – Стивен Тавенер» . mrraow.com . Архивировано из оригинала 06 сентября 2015 г. Проверено 16 ноября 2017 г.
  35. ^ «Ветка объявлений Ай-Ай» . Настольные игрыGeek . Архивировано из оригинала 16 ноября 2017 г. Проверено 16 ноября 2017 г.
  36. ^ «Проект PolyGamo Player | Языки программирования и общие игроки для абстрактных игр и головоломок» . www.polyomino.com . Архивировано из оригинала 23 сентября 2002 г. Проверено 16 ноября 2017 г.
  37. ^ Ковальски, Джейкоб; Мика, Максимилиан; Сутович, Якуб; Шикула, Марек (17 июля 2019 г.). «Обычные настольные игры» . Материалы конференции AAAI по искусственному интеллекту . 33 (1): 1699–1706. дои : 10.1609/aaai.v33i01.33011699 . ISSN   2374-3468 . S2CID   20296467 .
  38. ^ Ковальски, Джейкоб; Мирник, Радослав; Мика, Максимилиан; Павлик, Войцех; Сутович, Якуб; Шикула, Марек; Ткачик, Анджей (2020). «Эффективное рассуждение в обычных настольных играх» . Конференция IEEE по играм (CoG) 2020 года . стр. 455–462. arXiv : 2006.08295 . дои : 10.1109/cog47356.2020.9231668 . ISBN  978-1-7281-4533-4 . S2CID   219687404 . Проверено 19 ноября 2023 г.
  39. ^ «Портал Ludii | Дом общей игровой системы Ludii» . www.ludii.games . Архивировано из оригинала 27 октября 2021 г. Проверено 27 октября 2021 г.
  40. ^ «Проект Digital Ludeme | Моделирование эволюции традиционных игр» . www.ludeme.eu . Архивировано из оригинала 2 октября 2021 г. Проверено 27 октября 2021 г.
  41. ^ Пиетт, Э.; Сомерс, DJNJ; Стивенсон, М.; Сирони, К.; Стивенсон, М.; Винандс МХМ; Браун, К. (2020). «Лудии – Общая игровая система Ludemic» (PDF) . Европейская конференция по искусственному интеллекту (ECAI 2020), Сантьяго-де-Компестела . Архивировано (PDF) из оригинала 21 января 2022 г. Проверено 27 октября 2021 г.
  42. ^ Нильсен, Торбьёрн С.; Баррос, Габриэлла AB; Тогелиус, Джулиан; Нельсон, Марк Дж. «На пути к созданию правил аркадных игр с помощью VGDL» (PDF) . Архивировано (PDF) из оригинала 12 сентября 2015 г. Проверено 24 февраля 2018 г.
  43. ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б Левин, Джон; Конгдон, Клэр Бейтс; Эбнер, Марк; Кендалл, Грэм; Лукас, Саймон М.; Мииккулайнен Ристо, Шауль; Том, Томпсон; Томми. «Общие правила игры в видеоигры» (PDF) . Архивировано (PDF) из оригинала 18 апреля 2016 г. Проверено 9 апреля 2016 г.
  44. ^ Нойфельд, Ксения; Мостагим, Саназ; Перес-Лиебана, Диего. «Генерация процедурного уровня с программированием набора ответов для обычных видеоигр» (PDF) . Архивировано (PDF) из оригинала 28 марта 2016 г. Проверено 24 февраля 2018 г.
  45. ^ Свеховский, Мацей; Пак, Хёнсу; Мандзюк, Яцек; Ким, Кён Джун (2015). «Последние достижения в области обычных игр» . Научный мировой журнал . 2015 . Издательская корпорация Hindawi: 986262. doi : 10.1155/2015/986262 . ПМЦ   4561326 . ПМИД   26380375 .
  46. ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б «Поиск в дереве Монте-Карло для общих игр» . Исследовательские ворота . Проверено 1 апреля 2016 г.
  47. ^ Финнссон, Хилмар (2012). «Расширения обобщенного поиска по дереву Монте-Карло для обычных игр» . Материалы двадцать шестой конференции AAAI по искусственному интеллекту . Архивировано из оригинала 15 октября 2013 г. Проверено 9 апреля 2016 г.
  48. ^ Фриденберг, Фредерик; Андерсон, Каспер Р.; Ризи, Себастьян; Тогелиус, Джулиан. «Исследование модификаций MCTS в обычных видеоиграх» (PDF) . Архивировано (PDF) из оригинала 12 апреля 2016 г. Проверено 9 апреля 2016 г.
  49. ^ М. Свеховский; Ю. Мандзюк; Ю. С. Онг, «Специализация общей игровой программы на основе UCT для однопользовательских игр», в IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games , vol.PP, no.99, стр. 1-1. два : 10.1109/TCIAIG.2015.2391232
  50. ^ «Изменение корневого узла на предыдущем этапе игры» . Архивировано из оригинала 17 января 2021 г. DBS: алгоритм направленного поиска в ширину (DBS).
  51. ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б Перес, Диего; Дискау, Йенс; Хюнермунд, Мартин. «Поиск с открытым циклом для обычных видеоигр» (PDF) . Архивировано (PDF) из оригинала 28 марта 2016 г. Проверено 9 апреля 2016 г.
  52. ^ Йеспер Юул. Half-Real: видеоигры между реальными правилами и вымышленными мирами. МИТ Пресс, 2005.

Внешние ссылки [ править ]

Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=General_game_playing&oldid=1225932923"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: d176982fcc3eab2102bb3738e4870657__1716815700
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/d1/57/d176982fcc3eab2102bb3738e4870657.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
General game playing - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)