Abstract-This papper undersöker forskning om att tillämpa neuroevolution (NE) på spel. I neuroevolution tränas artificiella neurala nätverk genom evolutionära algoritmer, med inspiration från hur biologiska hjärnor utvecklades. Vi analyserar tillämpningen av NE i spel längs fem olika axlar, som är den roll NE väljs att spela i ett spel, de olika typer av neurala nätverk som används, hur dessa nätverk utvecklas, hur lämpligheten bestäms och vilken typ av inmatning nätverket får. Dokumentet lyfter också fram viktiga öppna forskningsutmaningar inom området. Index Terms-Evolutionära algoritmer, neurala nätverk, neuroevolution. T HE-området artificiell och beräkningsmässig intelligens i spel är nu ett etablerat forskningsområde, men växer fortfarande och utvecklas snabbt. 1 Inom detta område studerar forskare hur man automatiserar spelens spelande, design, förståelse eller anpassning med hjälp av en mängd olika metoder hämtade från beräkningsintelligens (CI) och artificiell intelligens (AI) [17], [76], [78]. En av de vanligaste teknikerna, som är tillämplig på ett brett spektrum av problem inom detta forskningsområde, är neuroevolution (NE) [30], [147]. Neuroevolution avser generering av artificiella neurala nätverk (deras anslutningsvikter och/eller topologi) med hjälp av evolutionära algoritmer. Denna teknik har använts framgångsrikt för uppgifter så olika som robot kontroll [83] Detta papper undersöker användningen av neuroevolution i spel (Fig. 1).................................................................. En huvudmotivation för att skriva det är att neuroevolution är en viktig metod som har sett fortsatt popularitet Dessutom publiceras arbete inom detta område i ett antal konferenser och tidskrifter inom närliggande områden. Översikt. En viktig skillnad mellan NE-strategier är den roll som NE spelar i ett spel, som är tätt kopplat till ingång det utvecklade neurala nätverket tar emot (t.ex. vinkelsensorer) och vilken typ av utgång det producerar (t.ex. en begäran om att vända). NE:s roll påverkar också direkt typen av kvalitetsbedömning. Olika evolutionära algoritmer stöder olika nätverkstyper och vissa metoder kan vara mer eller mindre lämpliga för olika typer av inmatnings representationer. Sedan starten för cirka två decennier sedan, och att det finns många befintliga program i spel och ännu fler potentiella tillämpningar. Den forskare eller utövare som söker tillämpa neuroevolution i en spelansökan kan därför använda en guide till den senaste tekniken. En annan huvudmotivation är att spel är utmärkta testbäddar för neuroevolution forskning (och annan AI forskning) som har många fördelar jämfört med befintliga testbäddar, såsom mobil robotik. Denna uppsats är därför tänkt att också vara användbar för neuroevolution forskare försöker använda spel som en testbädd. Genom att skriva detta papper, har vi sökt en bred och representativ täckning av alla typer av neuroevolution till de flesta typer av spel. Även om det inte är möjligt att vara uttömmande försöker vi täcka alla huvudriktningar på detta område och de viktigaste dokumenten. Vi täcker bara arbete där neuroevolution på något sätt har tillämpats på ett spelproblem. Med neuroevolution menar vi tekniker där evolutionär beräkning eller liknande bioinspirerade stokastiska sök/optimeringsalgoritmer tillämpas på artificiella neurala nätverk (ANN). Vi tar en inkluderande syn på neurala nätverk, inklusive både viktade summor, självorganiserande kartor och multi-lager perceptroner, men inte 1943-068X
Nyligen har det funnits en förnyad push i användningen av evolutionära algoritmer för att erbjuda alternativ för (djup) förstärkning Learning REF.
Neuroevolution in Games: State of the Art and Open Challenges
{'venue': 'IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games', 'journal': 'IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}