I detta dokument introducerar vi experiment på neuro-evolution mekanismer tillämpas på rovdjur / prey multi-tecken datorspel. Vår testbädd är en modifierad version av det välkända Pac-Man-spelet. Genom att titta på spelet från rovdjuren" (dvs. motståndare') perspektiv, försöker vi offline för att utveckla neural-kontrollerade motståndare som kan spela effektivt mot datorstyrda fasta strategispelare. Emellertid framträder nära-optimala beteenden gör spelet mindre intressant att spela. Vi diskuterar därför de kriterier som gör ett spel intressant och dessutom inför vi ett generiskt mått på rovdjur/prey dataspels intresse. Med tanke på denna åtgärd presenterar vi en evolutionär mekanism för motståndare som håller lära av en spelare medan de spelar mot den (dvs. on-line) och vi visar dess effektivitet och robusthet i att öka och upprätthålla spelets intresse. Datorspelsmotståndare som följer denna on-line inlärningsstrategi visar hög anpassningsförmåga till föränderliga spelarstrategier som ger bevis för metodens effektivitet mot mänskliga spelare.
I REF utvecklade författaren neural-controller motståndare som gjorde spelet roligare, det vill säga den evolutionära mekanismen utvecklades motståndarna medan spelar mot spelaren för att göra spelet roligare i stället för att skapa optimala motståndare som alltid vinner.
Evolving Opponents for Interesting Interactive Computer Games
{'venue': 'From Animals to Animats 8', 'journal': 'From Animals to Animats 8', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}