論文の概要: Improving Bidding and Playing Strategies in the Trick-Taking game Wizard using Deep Q-Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13834v1
• Date: Fri, 27 May 2022 08:59:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 02:23:13.065212
• Title: Improving Bidding and Playing Strategies in the Trick-Taking game Wizard using Deep Q-Networks
• Title（参考訳）: ディープQ-ネットワークを用いたトリックタイキングゲームウィザードにおけるバイディングとプレイ戦略の改善
• Authors: Jonas Schumacher, Marco Pleines
• Abstract要約: 別々の入札・プレイフェーズを持つトリックテイクゲームWizardは、2つのインターリーブされた部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)によってモデル化される。 ディープQネットワークワークス(DQN)は、非定常環境の課題に対処できる自己改善エージェントの強化に使用される。 訓練されたDQNエージェントは、ランダムなベースラインと規則に基づく非対称性の両方を残して、自己プレイの66%から87%の精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, the trick-taking game Wizard with a separate bidding and playing phase is modeled by two interleaved partially observable Markov decision processes (POMDP). Deep Q-Networks (DQN) are used to empower self-improving agents, which are capable of tackling the challenges of a highly non-stationary environment. To compare algorithms between each other, the accuracy between bid and trick count is monitored, which strongly correlates with the actual rewards and provides a well-defined upper and lower performance bound. The trained DQN agents achieve accuracies between 66% and 87% in self-play, leaving behind both a random baseline and a rule-based heuristic. The conducted analysis also reveals a strong information asymmetry concerning player positions during bidding. To overcome the missing Markov property of imperfect-information games, a long short-term memory (LSTM) network is implemented to integrate historic information into the decision-making process. Additionally, a forward-directed tree search is conducted by sampling a state of the environment and thereby turning the game into a perfect information setting. To our surprise, both approaches do not surpass the performance of the basic DQN agent.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、別途入札とプレイのフェーズを持つトリックテイクゲームウィザードを、2つのインターリーブ部分可観測マルコフ決定プロセス(pomdp)によってモデル化する。 ディープQネットワークワークス(DQN)は、非定常環境の課題に対処できる自己改善エージェントの強化に使用される。 アルゴリズムを互いに比較するために、入札とトリックカウントの精度を監視し、実際の報酬と強く相関し、明確に定義された上と下のパフォーマンスバウンドを提供する。 訓練されたDQNエージェントは、ランダムベースラインとルールベースのヒューリスティックの両方を残して、自己プレイの66%から87%の精度を達成する。 また, 入札時のプレーヤ位置に関する強い情報非対称性も明らかにした。 不完全情報ゲームのマルコフ特性を克服するため、長い短期記憶(LSTM)ネットワークを実装し、歴史的情報を意思決定プロセスに統合する。 また、環境の状態をサンプリングし、ゲームが完全な情報設定になるようにして前方方向のツリー探索を行う。 驚いたことに、どちらのアプローチも基本的なDQNエージェントの性能を超えない。

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