Abstract-Artificial intelligens har blivit en allt viktigare aspekt av datorspel teknik, som designers försöker leverera engagerande erfarenheter för spelare genom att skapa karaktärer med beteende realism för att matcha framsteg inom grafik och fysik. Nyligen har beteende träd kommit i framkant av spel AI-teknik, vilket ger en mer intuitiv strategi än tidigare tekniker som hierarkiska tillstånd maskiner, som ofta krävde komplexa datastrukturer som producerar dåligt strukturerad kod när skalas upp. Utformningen och skapandet av beteendeträd kräver dock erfarenhet och ansträngning. Denna forskning introducerar Q-learning beteende träd (QL-BT), en metod för tillämpning av förstärkning inlärning till beteende träddesign. Tekniken underlättar AI-designers användning av beteende träd genom att hjälpa dem att identifiera det lämpligaste tillfället att utföra varje gren av AI-logik, samt ge en implementation som kan användas för att felsöka, analysera och optimera tidigt beteende träd prototyper. De första experimenten visar att beteendeträd som produceras av QL-BT-algoritmen effektivt integrerar RL, automatiserar träddesignen och är läsbara för människor.
I REF kombinerar författarna BT med Q-learning och föreslår en automatiserad träddesign baserad på förstärkande inlärningstekniker.
QL-BT: Enhancing behaviour tree design and implementation with Q-learning
{'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']}