論文の概要: Deep Surrogate Assisted MAP-Elites for Automated Hearthstone Deckbuilding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03534v4
• Date: Sat, 16 Apr 2022 04:37:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-05 07:59:13.605502
• Title: Deep Surrogate Assisted MAP-Elites for Automated Hearthstone Deckbuilding
• Title（参考訳）: 深部サーロゲートを用いたハートストーン自動造成用マップイーライト
• Authors: Yulun Zhang, Matthew C. Fontaine, Amy K. Hoover and Stefanos Nikolaidis
• Abstract要約: ゲームにおける高品質で多様なコンテンツを効率よく生成する問題について検討する。 Hearthstoneにおける自動デッキ構築に関する以前の研究は、MAP-Elitesがハイパフォーマンスデッキのコレクションを生成することができることを示している。 提案手法は,オンライン上で訓練された深い代理モデルを用いてMAP-Elitesを支援することで,候補デッキに対するゲーム結果の予測を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.925938639385887
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the problem of efficiently generating high-quality and diverse content in games. Previous work on automated deckbuilding in Hearthstone shows that the quality diversity algorithm MAP-Elites can generate a collection of high-performing decks with diverse strategic gameplay. However, MAP-Elites requires a large number of expensive evaluations to discover a diverse collection of decks. We propose assisting MAP-Elites with a deep surrogate model trained online to predict game outcomes with respect to candidate decks. MAP-Elites discovers a diverse dataset to improve the surrogate model accuracy, while the surrogate model helps guide MAP-Elites towards promising new content. In a Hearthstone deckbuilding case study, we show that our approach improves the sample efficiency of MAP-Elites and outperforms a model trained offline with random decks, as well as a linear surrogate model baseline, setting a new state-of-the-art for quality diversity approaches in automated Hearthstone deckbuilding. We include the source code for all the experiments at: https://github.com/icaros-usc/EvoStone2.
• Abstract（参考訳）: ゲームにおける高品質で多様なコンテンツを効率よく生成する問題について検討する。 Hearthstoneにおける自動デッキ構築に関する以前の研究によると、MAP-Elitesは多様な戦略ゲームプレイを備えた高性能デッキのコレクションを生成することができる。 しかしMAP-Elitesは、様々なデッキのコレクションを見つけるために、多くの高価な評価を必要とする。 提案手法は,オンライン上で訓練された深い代理モデルを用いてMAP-Elitesを支援することで,候補デッキに対するゲーム結果を予測する。 MAP-Elitesはサロゲートモデルの精度を改善するために多様なデータセットを発見し、サロゲートモデルはMAP-Elitesを新しいコンテンツへと導くのに役立つ。 Hearthstoneのデッキビルディングケーススタディにおいて、我々の手法はMAP-Elitesのサンプル効率を改善し、ランダムデッキでオフラインで訓練されたモデルと線形サロゲートモデルベースラインを上回り、自動Hearthstoneデッキビルディングにおける品質多様性の新たなアプローチを実現する。 実験のソースコードはhttps://github.com/icaros-usc/evostone2。

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