推理游戏框架与信息集合熵搜索
人工智能
2024-08-01 v1
摘要
我们提出了针对推理游戏的框架，使其能够从香港熵变化的角度进行结构化分析。此外，我们引入了一种新的前向搜索算法——信息集合熵搜索（Information Set Entropy Search, ISES），该算法有效地解决了许多单人推理游戏。经过抽样技术增强的ISES算法允许在受限的计算资源和时间约束下做出决策。在本框架中的八个游戏实验结果表明，在受限决策时间约束下，我们的方法相较于单观察者信息集合蒙特卡洛树搜索（SO-ISMCTS）算法具有显著优势。本框架中游戏状态的熵变化使决策具有可解释性，这还可用于分析推理游戏的吸引力，并为游戏设计者提供启发。
引用
@article{arxiv.2407.21178,
title = {Deduction Game Framework and Information Set Entropy Search},
author = {Fandi Meng and Simon Lucas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.21178},
year = {2024}
}
备注
IEEE Conference on Games (IEEE CoG)