Abstrakt. Allmänt spel (GGP) är en särskilt utformad miljö för att skapa och testa konkurrenskraftiga agenter som kan spela olika spel. Den grundläggande motivationen är att främja utvecklingen av olika artificiella intelligensmetoder som fungerar tillsammans i en tidigare okänd miljö. Detta tillvägagångssätt extrapolerar bättre på verkliga problem och följer artificiell intelligens paradigm bättre än dedikerade single-game optimerade lösningar. I detta dokument presenteras en allmän metod för att bygga upp den heuristiska utvärderingsfunktionen för alla spel som kan spelas inom ramen för GGP. Algoritmen omfattar distinkt upptäckt av kandidat funktioner som ska ingå i utvärderingsfunktionen och lära sig sina korrelationer med åtgärder som utförs av spelarna och spelet poäng. Vår metod integreras väl med UCT-algoritmen som för närvarande är den toppmoderna metoden i GGP.
Som ett exempel för GGP-relaterad forskning, Mandziuk et al. I REF föreslås en allmän metod för att bygga upp en heuristisk utvärderingsfunktion för alla spel som kan spelas i GGP.
Generic heuristic approach to general game playing
{'venue': 'SOFSEM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}