Abstract-This paper beskriver utformningen och genomförandet av en förstärkningslärare baserad på Q-Learning. Denna adaptiv agent tillämpas på stadens placering urval uppgift i det kommersiella dataspelet Civilization IV. Stadsplaceringen avgör grundplatserna för städerna i detta turbaserade imperiebyggespel från Civilisationsserien. Vårt mål är att skapa en adaptiv maskininlärningsmetod för en uppgift som ursprungligen utförs av ett komplext deterministiskt manus. Detta maskininlärning tillvägagångssätt resulterar i en mer utmanande och dynamisk dator AI. Vi presenterar de preliminära resultaten av vår förstärkning lärande strategi och vi gör en jämförelse mellan prestanda adaptiv agent och den ursprungliga statiska spelet AI. Både jämförelsen och prestandamätningarna visar uppmuntrande resultat. Dessutom utvecklas inlärningsalgoritmens beteende och prestanda och sätt att utöka vårt arbete diskuteras.
Stefan Wender REF använder Förstärkning Lärande för City Site Selection i Turn-Based Strategy Game Civilization IV.
Using reinforcement learning for city site selection in the turn-based strategy game Civilization IV
{'venue': '2008 IEEE Symposium On Computational Intelligence and Games', 'journal': '2008 IEEE Symposium On Computational Intelligence and Games', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}