Abstract-En viktig aspekt av att skapa spelbotar är kontradiktorisk rörelseplanering: identifiera hur man går tillväga för att motverka eventuella åtgärder som görs av motståndaren. I detta dokument undersöker vi problemet med motståndare avlyssning, där målet med boten är att på ett tillförlitligt sätt gripa motståndaren. Vi presenterar en algoritm för rörelseplanering som par planerar och förutsägelse att avlyssna en fiende på en delvis fullbordad Unreal Tournament karta. Mänskliga spelare kan uppvisa avsevärda variationer i sina rörelsepreferenser och föredrar inte enhetligt samma rutter. För att modellera denna variabilitet använder vi omvänd förstärkningslärande för att lära oss en spelarspecifik rörelsemodell från uppsättningar av exempelspår. Motståndarens rörelseförutsägelse utförs med hjälp av ett partikelfilter för att spåra kandidathypoteser av motståndarens plats över flera tidshorisonter. Våra resultat indikerar att den lärda rörelsemodellen har en högre spårningsnoggrannhet och ger bättre avlyssningsresultat än andra rörelsemodeller och förutsägelser.
I REF föreslogs en prediktionsmetod med hjälp av partikelfilter för att spåra motståndarens plats över flera tidshorisonter.
Learning to intercept opponents in first person shooter games
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG)', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}