用于博弈智能体优化的 N 元组赌博机进化算法
神经与进化计算
2018-05-09 v2 人工智能
摘要
本文描述了 N 元组赌博机进化算法 (NTBEA)，一种为含噪声且计算代价高的离散（组合）优化问题而开发的优化算法。该算法被应用于两个基于博弈的超参数优化问题。N 元组系统直接对统计建模，近似每个被建模参数组合的适应度与评估次数。该模型简单、高效且信息丰富。结果表明，NTBEA 显著优于网格搜索和一种分布估计算法。
引用
@article{arxiv.1802.05991,
title = {The N-Tuple Bandit Evolutionary Algorithm for Game Agent Optimisation},
author = {Simon M Lucas and Jialin Liu and Diego Perez-Liebana},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.05991},
year = {2018}
}
备注
9 pages, 3 figures, 3 table. This is the final version of the article accepted by WCCI2018