Motståndarmodeller är nödvändiga i spel där spelets tillstånd endast delvis är känt för spelaren, eftersom spelaren måste dra slutsatsen om läget i spelet baserat på motståndarens åtgärder. Detta papper presenterar en arkitektur och en process för att utveckla neurala nätverksspel spelare som använder explicita motståndare modeller för att förbättra spelet mot osynliga motståndare. Modellen är konstruerad som en blandning över en uppsättning av kardinalmotståndare, d.v.s. motståndare som representerar maximalt distinkta spelstrategier. Modellen tränas för att uppskatta sannolikheten att motståndaren kommer att göra samma drag som var och en av de kardinal motståndare skulle i en given spelsituation. Experiment utfördes i spelet Gissa Det, ett enkelt spel av ofullständig information som inte har någon optimal strategi för att besegra specifika motståndare. Motståndare modellering är därför avgörande för att spela detta spel väl. Både motståndare modellering och spel-spelande neurala nätverk utbildades med NeuroEvolution av Augmenting Topologies (NEAT). Resultaten visar att game-playing försedd med modellen outperform nätverk inte tillhandahålls med modellen när spelas mot samma tidigare osynliga motståndare. Arkitekturen "kardinalblandningen" utgör därför ett lovande tillvägagångssätt för allmän och dynamisk modellering av motståndare i spelet.
Blandningen tillvägagångssätt för motståndare modellering baseras på det som tillämpas av Lockett et al. REF i ett enklare kortspel som heter Gissa det.
Evolving explicit opponent models in game playing
{'venue': "GECCO '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}