Abstract-Medan Monte Carlo trädsökning (MCTS) metoder har visat löfte i en mängd olika brädspel, mer komplexa videospel fortfarande innebär betydande utmaningar. Nyligen har flera ändringar av kärnan MCTS algoritm föreslagits med förhoppningen att öka sin effektivitet på arkad-stil videospel. Detta papper undersöker hur väl dessa ändringar utför i allmänna videospel spelar med hjälp av den allmänna videospel AI (GVG-AI) ram och introducerar en ny MCTS ändring som kallas UCT omvänd straff som straffar MCTS controller för att utforska nyligen besökta barn. Resultaten av våra experiment visar att en kombination av två MCTS-modifieringar kan förbättra prestandan hos vanilj MCTS-regulatorn, men effektiviteten hos modifieringarna beror i hög grad på vilket spel som spelas.
REF studerade MCTS-metoder som ska implementeras i mer komplexa videospel.
Investigating MCTS modifications in general video game playing
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}