مشاهده مشخصات مقاله
ارائه یک مدل هم تکاملی رقابتی جدید برای یادگیری بازی‌ها
|
نویسنده (ها) |
-
احمد نیک آبادی
-
رضا صفا بخش
|
|
مربوط به کنفرانس |
دوازدهمین کنفرانس بین‌المللی سالانه انجمن کامپیوتر ایران |
|
چکیده |
یادگیری بازی‌ها از جمله مسائل مورد توجه و پرکاربرد در هوش مصنوعی است. تا کنون روش‌های مختلفی برای یادگیری بسیاری از بازی‌ها ارائه شده است. این روش‌ها بر اساس ویژگی‌های مختلفی مورد بررسی قرار می‌گیرند. یکی از این ویژگی‌ها میزان استفاده از دانش فرد خبره در زمینه بازی مورد نظر است. یکی از روش‌های موفق یادگیری بازی که از هیچ دانش بشری در زمینه بازی مورد نظر استفاده نمی‌کند روش هم تکاملی است. در این روش بازیکنان در ضمن تکامل برای یادگیری بازی از هیچ تابع ارزیابی شایستگی خارجی استفاده نمی‌کنند و صرفاً نتایج بازی‌های انجام شده در مقابل یکدیگر برای ارزیابی بازیکنان استفاده می‌شود. این روش تا کنون در یادگیری بازی‌های بسیاری همچون چکرز، اتلو و امثال آن با موفقیت مورد استفاده قرار گرفته است. الگوریتم هم تکاملی مورد استفاده در یادگیری این بازی‌ها دارای معایبی است که باعث می‌شود این الگوریتم قادر به یادگیری بازی ساده‌ای همانند با زیOX نباشد. این مشکلات در این مقاله به طور دقیق مورد بررسی قرار گرفته و چارچوب هم تکاملی رقابتی جدیدی برای رفع آن‌ها ارائه می‌شود. در چارچوب پیشنهادی برای یادگیری نقش دو بازیکن متفاوت دو جمعیت مجزا در نظر گرفته شده و برای ارزیابی هر جمعیت، جمعیت ارزیابی متشکل از تعداد ی از افراد جمعیت مقابل تشکیل می‌شود. نتایج تجربی بدست آمده نشان دهنده آن است که الگوریتم جدید به خوبی قادر به رفع مشکلات برشمرده شده می‌باشد.
|
|
قیمت |
-
برای اعضای سایت : ۱٠٠,٠٠٠ ریال
-
برای دانشجویان عضو انجمن : ۲٠,٠٠٠ ریال
-
برای اعضای عادی انجمن : ۴٠,٠٠٠ ریال
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}