工厂必须扩张：Factorio 中的自动化
人工智能
2021-02-10 v1 神经与进化计算
摘要
资源的高效优化在当今面临的许多问题中至关重要。在运筹学领域，员工的高效排班、货车装载、车辆路径规划、航空公司物流与物料运输，可能意味着减排与过剩、盈利与亏损、可行与不可行方案之间的差别。Wube Software 出品的电子游戏 Factorio 存在大量与此类现实问题类似的问题，并且是开发这些问题解决方案的有用模拟器。本文中，我们定义了物流运输带问题并给出其数学整数规划模型。我们开发了一个接口，允许任何编程语言中的优化器与 Factorio 交互，并提供了物流运输带问题的初始基准。我们给出了模拟退火、快速遗传编程与进化强化学习这三种不同元启发式技术优化这一新颖问题的结果。
引用
@article{arxiv.2102.04871,
title = {The Factory Must Grow: Automation in Factorio},
author = {Kenneth N. Reid and Iliya Miralavy and Stephen Kelly and Wolfgang Banzhaf and Cedric Gondro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.04871},
year = {2021}
}
备注
Submitted to GECCO 2021