Abstract-Under de senaste decennierna har videospel blivit allt populärare och komplexare. Virtuella världar har gått långt sedan de första arkaderna och så har den artificiella intelligensen (AI) tekniker som används för att kontrollera agenter i dessa växande miljöer. Uppgifter som utforskning av världen, begränsad sökväg eller teamtaktik och samordning bara för att nämna några är nu standardkrav för samtida videospel. Men trots sina senaste framsteg, videospel AI fortfarande saknar förmågan att lära. I detta papper försöker vi bryta barriären mellan videospel AI och maskininlärning och föreslå en generisk metod som tillåter realtidsstrategi (RTS) agenter att lära sig produktionsstrategier från en uppsättning inspelade spel med hjälp av övervakad lärande. Vi testar denna imitativa inlärningsmetod på den populära RTS titeln StarCraft II R och framgångsrikt lära en terran agent inför en Protoss motståndare nya produktionsstrategier.
Gemine m.fl. REF använde MLP för att lära sig produktionsstrategier i Starcraft II R.
Imitative learning for real-time strategy games
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG)', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}