基于统计前向规划算法的游戏通用人工智能

统计前向规划（statistical forward planning，SFP）算法使用仿真模型（也称为前向模型）自适应地搜索有效的动作序列，此类算法提供了一种简单通用的方法，为各种游戏提供快速自适应的 AI 控制。介绍了两种常用的 SFP 算法：蒙特x卡罗树搜索和滚动层进化，并证明了在没有任何事先训练的情况下，SPF 算法就可以在各种视频游戏中出色地运行。...

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Published in智能科学与技术学报 Vol. 1; no. 3; pp. 219 - 227
Main Authors LUCAS Simon, 沈甜雨, 王晓, 张杰
Format Journal Article
LanguageChinese
Published POSTS&TELECOM PRESS Co., LTD 01.09.2019
Subjects
游戏智能
滚动层进化
统计前向规划
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ISSN2096-6652
DOI10.11959/j.issn.2096-6652.201935

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Abstract 统计前向规划（statistical forward planning，SFP）算法使用仿真模型（也称为前向模型）自适应地搜索有效的动作序列，此类算法提供了一种简单通用的方法，为各种游戏提供快速自适应的 AI 控制。介绍了两种常用的 SFP 算法：蒙特x卡罗树搜索和滚动层进化，并证明了在没有任何事先训练的情况下，SPF 算法就可以在各种视频游戏中出色地运行。
AbstractList 统计前向规划（statistical forward planning，SFP）算法使用仿真模型（也称为前向模型）自适应地搜索有效的动作序列，此类算法提供了一种简单通用的方法，为各种游戏提供快速自适应的 AI 控制。介绍了两种常用的 SFP 算法：蒙特x卡罗树搜索和滚动层进化，并证明了在没有任何事先训练的情况下，SPF 算法就可以在各种视频游戏中出色地运行。
Author LUCAS Simon
沈甜雨
张杰
王晓
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  fullname: LUCAS Simon
  organization: 伦敦玛丽女王大学
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  fullname: 沈甜雨
  organization: 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室; 中国科学院大学人工智能学院
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  fullname: 王晓
  organization: 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室; 青岛智能产业技术研究院
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  fullname: 张杰
  organization: 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室; 青岛智能产业技术研究院
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