Abstract-Vi undersöker med hjälp av fall-injected genetiska algoritmer för att snabbt generera hög kvalitet enhet mikro-förvaltning i realtid strategispel skrmishes. Bra grupppositionering och rörelse, som är en del av enhet mikro-förvaltning, kan hjälpa till att vinna skirmishings mot lika antal och typer av motståndare enheter eller vinna även när undernumrerade. I detta papper använder vi influenskartor för att generera grupppositionering och potentiella fält för att vägleda enhetsrörelser och jämföra prestandan hos kaseininjected genetiska algoritmer, genetiska algoritmer, och två typer av hill-climbing sökning för att hitta bra enhetsbeteenden för att besegra standard Starcraft Brood Wars AI. Tidiga resultat visade att våra bergsklättrare var snabba men opålitliga medan den genetiska algoritmen var långsam men tillförlitligt hittade kvalitetslösningar hundra procent av tiden. Fallinjicerade genetiska algoritmer, å andra sidan var utformade för att lära av erfarenhet för att öka problemlösning prestanda på liknande problem. Preliminära resultat med fallinjicerade genetiska algoritmer indikerar att de hittar högkvalitativa resultat lika tillförlitliga som genetiska algoritmer men upp till dubbelt så snabbt på relaterade kartor.
Liu använde fall-injected genetisk algoritm för att generera hög kvalitet micro REF.
Using CIGAR for finding effective group behaviors in RTS game
{'venue': '2013 IEEE Conference on Computational Inteligence in Games (CIG)', 'journal': '2013 IEEE Conference on Computational Inteligence in Games (CIG)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}