Hanabi 中用于临时合作的多样化智能体
人工智能
2019-07-10 v1 神经与进化计算
摘要
在需要对其他参与者建立模型以预测和解释其行为的复杂场景中，通常希望该模型能很好地与各种先前未知的参与者协作。Hanabi 是一款将建模其他玩家的问题置于前沿的纸牌游戏，但对于如何最佳地生成一组用作临时合作评估中伙伴的智能体，目前尚无共识。本文提出将质量多样性（Quality Diversity）算法作为一类有前景的算法来生成此类群体，并展示了基于该思想的智能体生成器的初步实现。我们还讨论了可用于比较此类生成器的指标，以及如何利用所提出的生成器来帮助构建该游戏的自适应智能体。
引用
@article{arxiv.1907.03840,
title = {Diverse Agents for Ad-Hoc Cooperation in Hanabi},
author = {Rodrigo Canaan and Julian Togelius and Andy Nealen and Stefan Menzel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.03840},
year = {2019}
}
备注
8 pages, 4 figures. Accepted at the 2019 IEEE Conference on Games (CoG)