論文の概要: Forecasting Evolution of Clusters in Game Agents with Hebbian Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06904v2
• Date: Wed, 31 May 2023 04:25:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 20:43:17.073624
• Title: Forecasting Evolution of Clusters in Game Agents with Hebbian Learning
• Title（参考訳）: ヘビー学習を伴うゲームエージェントにおけるクラスターの進化予測
• Authors: Beomseok Kang, Saibal Mukhopadhyay
• Abstract要約: 本稿では,スタークラフトIIにおけるクラスタの進化を予測するために,教師なし学習と自己教師付き学習を結合したハイブリッドAIモデルを提案する。 提案モデルを用いて,ゲーム内のクラスタの複雑な動きを予測する実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.983063391496543
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large multi-agent systems such as real-time strategy games are often driven by collective behavior of agents. For example, in StarCraft II, human players group spatially near agents into a team and control the team to defeat opponents. In this light, clustering the agents in the game has been used for various purposes such as the efficient control of the agents in multi-agent reinforcement learning and game analytic tools for the game users. However, despite the useful information provided by clustering, learning the dynamics of multi-agent systems at a cluster level has been rarely studied yet. In this paper, we present a hybrid AI model that couples unsupervised and self-supervised learning to forecast evolution of the clusters in StarCraft II. We develop an unsupervised Hebbian learning method in a set-to-cluster module to efficiently create a variable number of the clusters with lower inference time complexity than K-means clustering. Also, a long short-term memory based prediction module is designed to recursively forecast state vectors generated by the set-to-cluster module to define cluster configuration. We experimentally demonstrate the proposed model successfully predicts complex movement of the clusters in the game.
• Abstract（参考訳）: リアルタイム戦略ゲームのような大規模マルチエージェントシステムはエージェントの集団行動によって駆動されることが多い。 例えば、StarCraft IIでは、人間のプレイヤーがエージェントの近くに空間的にグループ化され、相手を倒すためにチームを制御する。 この光では,エージェントのクラスタリングが多エージェント強化学習におけるエージェントの効率的な制御やゲームユーザのためのゲーム分析ツールなど,さまざまな目的で使用されている。 しかし,クラスタリングによって提供される有用な情報にもかかわらず,クラスタレベルでのマルチエージェントシステムのダイナミクスの学習はめったに行われていない。 本稿では,StarCraft IIにおけるクラスタの進化を予測するために,教師なし学習と自己教師付き学習を組み合わせたハイブリッドAIモデルを提案する。 本研究では,クラスタ間モジュールに教師なしのヘビー学習法を開発し,k平均クラスタリングよりも推論時間の複雑度が低いクラスタの可変数を効率的に生成する。 また、長期間のメモリベースの予測モジュールは、クラスタ構成を定義するためにset-to-clusterモジュールによって生成された状態ベクトルを再帰的に予測するように設計されている。 提案モデルを用いて,ゲーム内のクラスタの複雑な動きを予測する実験を行った。

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