一种通过强化学习创建较弱抽象棋盘游戏智能体的技术
人工智能
2022-09-05 v1 人机交互
摘要
除单人游戏外，棋盘游戏至少需要另一名玩家才能进行。因此，当缺少对手时，我们创建了人工智能（AI）智能体来与我们对弈。这些 AI 智能体以多种方法创建，但此类智能体面临的一个挑战是其能力可能优于我们。本工作中，我们描述了如何创建较弱的棋盘游戏 AI 智能体。我们使用井字棋、九子棋和曼卡拉，我们的技术采用强化学习模型，其中智能体使用 Q-learning 算法学习这些游戏。我们展示了这些智能体如何学会完美地下棋，随后描述了制作这些智能体较弱版本的方法。最后，我们提供了一种比较 AI 智能体的方法论。
关键词
引用
@article{arxiv.2209.00711,
title = {A Technique to Create Weaker Abstract Board Game Agents via Reinforcement Learning},
author = {Peter Jamieson and Indrima Upadhyay},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.00711},
year = {2022}
}
备注
15 pages, 6 figures