Abstract-Reinforcement lärande är väl lämpad för första person shooter bot artificiell intelligens eftersom det har potential att skapa olika beteenden utan att implicit koda dem. I detta dokument jämförs tre olika förstärkande inlärningsmetoder för att skapa en bot med ett universellt beteende. Resultat visar att med hjälp av en hierarkisk eller regelbaserad strategi, i kombination med förstärkning lärande, är en lovande lösning för att skapa första person shooter bots som erbjuder en rik och varierat beteende uppsättning.
Till exempel, förstärka lärande användes för att skapa en multi-purpose bot för en FPS (första person shooter) videospel REF.
Creating a multi-purpose first person shooter bot with reinforcement learning
{'venue': '2008 IEEE Symposium On Computational Intelligence and Games', 'journal': '2008 IEEE Symposium On Computational Intelligence and Games', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}