通用游戏的空间状态-动作特征

在许多棋类游戏及其他抽象游戏中，模式已被用作可引导自动化博弈智能体的特征。此类模式或特征常表示棋子、空位等的特定构型，可能与游戏策略相关。其使用在围棋中尤为普遍，亦见于许多作为AI研究基准的其他游戏。本文中，我们阐述了通用游戏的空间状态-动作特征之设计与高效实现。这些是基于是否匹配动作变量周边局部区域内状态变量，而被训练以激励或抑制动作的模式。我们提供了若干设计与实现选择的详尽细节，首要聚焦于实现高度通用性，以支撑使用不同棋盘几何或其他图的各种不同游戏。其次，我们提出一种对任意给定特征集评估活跃特征的高效方法。该方法中，我们从SAT等问题所用启发式获得灵感，以优化模式各部分匹配顺序并剪枝不必要的评估。此方法针对高度通用且抽象的问题描述——表述为优化析取范式公式命题的评估顺序——而定义，因此也可能令棋盘游戏以外其他类型问题感兴趣。在Ludii通用游戏系统中对33种不同游戏的实证评估表明，相较于朴素基线及基于前缀树的基线，该方法效率更优，且额外效率显著提升了使用此类特征引导搜索的智能体的博弈强度。