論文の概要: The Dota 2 Bot Competition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02943v1
- Date: Thu, 4 Mar 2021 10:49:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-07 18:05:37.151913
- Title: The Dota 2 Bot Competition
- Title(参考訳): Dota 2ボットコンペティション
- Authors: Jose M. Font and Tobias Mahlmann
- Abstract要約: 本稿では、Dota 2 BotコンペティションとそれをサポートするDota 2 AIフレームワークについて詳しく説明します。
この挑戦はmobisとai/ciの両方のゲームコンペに参加し、参加者にmoba textit defense of the ancients 2(dota2)のaiコントローラーを1v1でプレイするよう促す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multiplayer Online Battle Area (MOBA) games are a recent huge success both in
the video game industry and the international eSports scene. These games
encourage team coordination and cooperation, short and long-term planning,
within a real-time combined action and strategy gameplay.
Artificial Intelligence and Computational Intelligence in Games research
competitions offer a wide variety of challenges regarding the study and
application of AI techniques to different game genres. These events are widely
accepted by the AI/CI community as a sort of AI benchmarking that strongly
influences many other research areas in the field.
This paper presents and describes in detail the Dota 2 Bot competition and
the Dota 2 AI framework that supports it. This challenge aims to join both,
MOBAs and AI/CI game competitions, inviting participants to submit AI
controllers for the successful MOBA \textit{Defense of the Ancients 2} (Dota 2)
to play in 1v1 matches, which aims for fostering research on AI techniques for
real-time games. The Dota 2 AI framework makes use of the actual Dota 2 game
modding capabilities to enable to connect external AI controllers to actual
Dota 2 game matches using the original Free-to-Play game.se of the actual Dota
2 game modding capabilities to enable to connect external AI controllers to
actual Dota 2 game matches using the original Free-to-Play game.
- Abstract(参考訳): マルチプレイヤーオンラインバトルエリア(MOBA)ゲームは、ビデオゲーム業界と国際的なeスポーツシーンの両方で最近大きな成功を収めています。
これらのゲームはチームの協調と協力、短期と長期の計画、リアルタイムでのアクションと戦略のゲームプレイを促進する。
ゲーム研究コンペティションにおける人工知能と計算知能は、異なるゲームジャンルに対するai技術の研究と応用に関する幅広い課題を提供している。
これらのイベントはAI/CIコミュニティによって、この分野の他の多くの研究領域に強く影響を及ぼす、一種のAIベンチマークとして広く受け入れられている。
本稿では、Dota 2 BotコンペティションとそれをサポートするDota 2 AIフレームワークについて詳しく説明します。
このチャレンジは、MOBAとAI/CIゲームコンペティションの両方に参加することを目的としており、参加者はMOBA \textit{Defense of the Ancients 2} (Dota 2)にAIコントローラを提出して、1v1のマッチでプレイすることを勧めている。
Dota 2 AIフレームワークは、実際のDota 2ゲームモデディング機能を利用して、オリジナルのFree-to-Playゲームを使用して、外部のAIコントローラを実際のDota 2ゲームマッチに接続し、オリジナルのFree-to-Playゲームを使用して、外部のAIコントローラを実際のDota 2ゲームマッチに接続できるようにします。
関連論文リスト
- DanZero+: Dominating the GuanDan Game through Reinforcement Learning [95.90682269990705]
我々は、GuanDanという、非常に複雑で人気のあるカードゲームのためのAIプログラムを開発した。
私たちはまず、DanZeroという名のAIプログラムをこのゲームのために提案しました。
AIの能力をさらに強化するために、政策に基づく強化学習アルゴリズムをGuanDanに適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-05T08:07:32Z) - Sequential Item Recommendation in the MOBA Game Dota 2 [64.8963467704218]
本研究では,Dota 2における購入勧告の文脈における逐次項目推薦(SIR)モデルの適用可能性について検討する。
以上の結果から,購入順序を考慮したモデルが最も有効であることが示唆された。
他のドメインとは対照的に、我々は最新のTransformerベースのアーキテクチャをDota-350kで上回るRNNベースのモデルを見つけました。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-17T14:19:17Z) - AI in Games: Techniques, Challenges and Opportunities [40.86375378643978]
Libratus、OpenAI Five、AlphaStarといった様々なゲームAIシステムが開発され、プロの人間プレイヤーに勝っている。
本稿では,最近成功したゲームAI,ボードゲームAI,カードゲームAI,ファーストパーソンシューティングゲームAI,リアルタイム戦略ゲームAIについて調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-15T09:35:53Z) - Generating Diverse and Competitive Play-Styles for Strategy Games [58.896302717975445]
ターン型戦略ゲーム(Tribes)のためのプログレッシブアンプランによるPortfolio Monte Carlo Tree Searchを提案する。
品質分散アルゴリズム(MAP-Elites)を使用して異なるプレイスタイルを実現し、競争レベルを維持しながらパラメータ化する方法を示します。
その結果,このアルゴリズムは,トレーニングに用いるレベルを超えて,幅広いゲームレベルにおいても,これらの目標を達成できることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-17T20:33:24Z) - Reinforcement Learning Agents for Ubisoft's Roller Champions [0.26249027950824505]
楕円形のスケート場でプレイする3v3コンペティティブマルチプレイヤースポーツゲーム「Ubisoft's Roller Champions」のRLシステムを紹介します。
私たちのシステムは,ゲームプレイの変更に伴って新しいモデルをトレーニングするために1~4日を要し,アジャイルで迅速な開発に追随するように設計されています。
我々はAIが高度な協調戦略を開発し、ボーナスとしてゲームのバランスをとるのに役立つことを観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-10T23:53:15Z) - Towards Playing Full MOBA Games with Deep Reinforcement Learning [34.153341961273554]
MOBAゲーム(Honor of Kings、League of Legends、Dota 2など)はAIシステムに大きな課題をもたらす。
そこで本研究では,MOBAAI学習パラダイムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-25T12:52:33Z) - AI and Wargaming [7.946510318969309]
我々は、ウォーガーミングのレンズを通して、現在の最先端技術についてレビューする。
第一に、ウォーゲームと通常のAIテストベッドを区別する機能は何か、そして第二に、最近のAIの進歩が、これらのウォーゲーム固有の機能に最も適しているのかを問う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-18T16:39:54Z) - TotalBotWar: A New Pseudo Real-time Multi-action Game Challenge and
Competition for AI [62.997667081978825]
TotalBotWarは、ゲームAIのための新しい擬似リアルタイムマルチアクションチャレンジだ。
ゲームはTotalWarのゲームシリーズに基づいており、プレイヤーは敵のゲームに勝つために軍隊を管理する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-18T09:13:56Z) - Suphx: Mastering Mahjong with Deep Reinforcement Learning [114.68233321904623]
我々は、新たに導入されたいくつかの技術を用いた深層強化学習に基づいて、Suphxという名のマフジョンのためのAIを設計する。
Suphxは、安定したランクの点で、ほとんどのトップの人間プレイヤーよりも強いパフォーマンスを示している。
コンピュータプログラムがマヒョンで最上位の人間プレイヤーを上回るのは、これが初めてである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-30T16:18:16Z) - From Chess and Atari to StarCraft and Beyond: How Game AI is Driving the
World of AI [10.80914659291096]
Game AIは、最も先進的なAIアルゴリズムを開発し、テストするための研究分野として、自らを確立した。
Game AIの進歩は、ロボティクスや化学物質の合成など、ゲーム以外の領域にも拡張され始めている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-24T18:28:54Z) - Neural MMO v1.3: A Massively Multiagent Game Environment for Training
and Evaluating Neural Networks [48.5733173329785]
本稿では,MMOにインスパイアされたマルチエージェントゲーム環境であるNeural MMOを紹介する。
分散インフラストラクチャとゲームIOという,AI研究のためのマルチエージェントシステムエンジニアリングにおける,より一般的な2つの課題について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-31T18:50:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。