教我玩吧，玩家！基于复杂现象语言描述与决策树的计算机游戏模仿学习
机器学习
2021-01-08 v1
摘要
在本文中，我们提出一种基于复杂现象语言描述的新型模仿机器学习模型。其思路为：首先，通过基于游戏执行轨迹构建计算感知网络来捕捉人类玩家的行为；其次，使用模糊逻辑（语言变量与 if-then 规则）对其进行表示。由该知识自动创建一组数据（数据集），以生成基于决策树的学习模型。该模型随后将用于自动操控 bot 的移动。结果是一个模仿人类玩家的人工智能体。我们已实现、测试并评估了该技术。所得结果有趣且令人鼓舞，表明该方法可作为电子游戏开发中设计与实现智能体行为的一种良好替代方案。
引用
@article{arxiv.2101.02264,
title = {Teach me to play, gamer! Imitative learning in computer games via linguistic description of complex phenomena and decision tree},
author = {Clemente Rubio-Manzano and Tomas Lermanda and CLaudia Martinez and Alejandra Segura and Christian Vidal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.02264},
year = {2021}
}