Abstract-Agent modellering innebär att överväga hur andra agenter kommer att bete sig, för att påverka dina egna handlingar. I denna uppsats utforskar vi användningen av agentmodellering i den dolda informationen, kollaborativa kortspelet Hanabi. Vi implementerar ett antal regelbaserade agenter, både från litteraturen och från vår egen utformning, förutom en Information Set-Monte Carlo Tree Search (IS-MCTS) agent. Vi observerar dåliga resultat från IS-MCTS, så konstruera en ny, prediktor version som använder en modell av de agenter med vilka den är parad. Vi observerar en betydande förbättring av spel-spel styrka från denna agent i jämförelse med IS-MCTS, till följd av dess övervägande av vad de andra agenterna i ett spel skulle göra. Dessutom skapar vi en felaktig regelbaserad agent för att belysa prediktorns förmåga med en sådan agent. Hanabi är ett kooperativt, delvis observabelt [1] brädspel som 2013 vann det prestigefyllda Spiel des Jahres-priset för årets bästa brädspel. Av de skäl som beskrivs nedan har det presenterats i ett antal aktuella akademiska publikationer. Detta papper undersöker om användningen av agent modellering kan leda till en förbättring av styrkan för agenter som spelar spelet. Hanabi har ett antal intressanta funktioner som gör det till ett bra val för forskning inom agentmodellering. För det första är domänen ett kooperativ, eftersom agenterna måste arbeta tillsammans för att uppnå ett gemensamt mål. Detta missgynnar agenter som beter sig girigt: till exempel att hjälpa en annan spelare poäng en punkt är bättre än att spela ett riskfyllt kort som kan avsluta spelet. För det andra bygger dess regler på väldefinierade kommunikationsåtgärder. Dessa använder en resurs som reglerar kommunikationen och måste hanteras av agenterna. Slutligen har spelet dold information, utan att någon spelare kan se hela spelet tillstånd. Detta är en källa till komplexitet för agenter, eftersom ofullständig information måste resoneras intelligent. Observera att Hanabi har visat sig vara NP-Complete även när spelare har perfekt information [2]. Ett antal regelbaserade metoder för att utforma agenter som kan spela Hanabi har presenterats i litteraturen, men det har gjorts få försök att använda mer generella strategier. I det här dokumentet försöker vi komma till rätta med denna obalans. Eftersom användningen av information om andra spelares strategier kan bidra till att informera mänskliga spelare i kooperativa spel, undersöker vi också om sådan information kan hjälpa till att vägleda våra generalagenters beslut. Avsnitt I-A beskriver reglerna för spelet i Hanabi. Avsnitt II beskriver de agenter som implementerades för att spela Hanabi enligt dessa regler.
Nyligen, Walton-Rivers m.fl. REF studerade agentmodellering i kortspelet Hanabi 8 och jämförde regelbaserade spelare med en ISMCTS-spelare, som visade dålig prestanda.
Evaluating and modelling Hanabi-playing agents
{'venue': '2017 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)', 'journal': '2017 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}