Abstract-Definition av en exakt systemmodell för automatiserade Planner (AP) är ofta opraktiskt, särskilt för verkliga problem. Omvänt misslyckas planerare utanför hyllorna med att skala upp och är domänberoende. Dessa nackdelar ärvs från konventionella övergångssystem som Finite State Machines (FSM) som beskriver genomförandet av handlingsplanen. Å andra sidan utgör Behavior Trees (BT) ett giltigt alternativ till FSM som erbjuder många fördelar när det gäller moduläritet, reaktivitet, skalbarhet och domänoberoende. I detta dokument föreslår vi ett modellfritt AP-ramverk med hjälp av genetisk programmering (GP) för att härleda ett optimalt BT för en autonom agent för att uppnå ett givet mål i okända (men fullt observerbara) miljöer. Vi illustrerar den föreslagna ramen med hjälp av experiment som utförs med en öppen källkod riktmärke Mario AI för automatiserad generering av BTs som kan spela spelkaraktär Mario för att slutföra en viss nivå på olika nivåer av svårigheter att inkludera fiender och hinder.
I REF BT genereras den genetiska programmeringen.
Learning of Behavior Trees for Autonomous Agents
{'venue': 'IEEE Transactions on Games ( Volume: 11 , Issue: 2 , June 2019 )', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}