論文の概要: Navigating the Landscape of Multiplayer Games
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01642v3
- Date: Tue, 17 Nov 2020 17:22:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-07 01:22:41.969271
- Title: Navigating the Landscape of Multiplayer Games
- Title（参考訳）: マルチプレイヤーゲームの景観をナビゲートする
- Authors: Shayegan Omidshafiei, Karl Tuyls, Wojciech M. Czarnecki, Francisco C.
Santos, Mark Rowland, Jerome Connor, Daniel Hennes, Paul Muller, Julien
Perolat, Bart De Vylder, Audrunas Gruslys, Remi Munos
- Abstract要約: 大規模ゲームの応答グラフにネットワーク測度を適用することで,ゲームのランドスケープを創出できることを示す。
本研究は, 標準ゲームから複雑な経験ゲームまで, 訓練されたエージェント同士のパフォーマンスを計測する領域における知見について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.483315340460127
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multiplayer games have long been used as testbeds in artificial intelligence
research, aptly referred to as the Drosophila of artificial intelligence.
Traditionally, researchers have focused on using well-known games to build
strong agents. This progress, however, can be better informed by characterizing
games and their topological landscape. Tackling this latter question can
facilitate understanding of agents and help determine what game an agent should
target next as part of its training. Here, we show how network measures applied
to response graphs of large-scale games enable the creation of a landscape of
games, quantifying relationships between games of varying sizes and
characteristics. We illustrate our findings in domains ranging from canonical
games to complex empirical games capturing the performance of trained agents
pitted against one another. Our results culminate in a demonstration leveraging
this information to generate new and interesting games, including mixtures of
empirical games synthesized from real world games.
- Abstract（参考訳）: マルチプレイヤーゲームは人工知能の研究において長い間テストベッドとして使われており、しばしば人工知能のショウジョウバエと呼ばれる。
伝統的に研究者は、よく知られたゲームを使って強力なエージェントを構築することに集中してきた。
しかし、この進歩はゲームとそのトポロジカルな景観を特徴づけることでよりよく理解できる。
この後者の問題に取り組むことでエージェントの理解が容易になり、エージェントが次にターゲットとするゲームを決定するのに役立つ。
本稿では,大規模ゲームの応答グラフに適用したネットワーク計測により,ゲームの景観を創造し,サイズや特性の異なるゲーム間の関係を定量化する手法を示す。
我々は,カノニカルゲームから複雑な経験的ゲームまで幅広い領域において,訓練されたエージェントが互いに対戦する様子を捉えた結果を示す。
実世界のゲームから合成された経験ゲームを含む,新しい興味深いゲームを生成するために,この情報を活用した実演を行った。
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