Pommerman 中面向 MCTS 的快速进化适应
人工智能
2021-11-30 v1 计算机科学与博弈论
摘要
人工智能与游戏融合时，构成了研究与推进该领域的理想结构。多智能体游戏对每个智能体具有多个控制，产生海量数据并增加搜索复杂度。因此，我们需要先进的搜索方法以求得解并创建人工智能体。本文提出新颖的进化蒙特卡洛树搜索(FEMCTS)智能体，其借鉴进化算法(EA)与蒙特卡洛树搜索(MCTS)的思想来游玩 Pommerman 游戏。在高可观测设定下其显著优于滚动视界进化算法(RHEA)，且在多数游戏种子下表现几乎与 MCTS 相当，某些情况下更优。
引用
@article{arxiv.2111.13770,
title = {A Fast Evolutionary adaptation for MCTS in Pommerman},
author = {Harsh Panwar and Saswata Chatterjee and Wil Dube},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.13770},
year = {2021}
}