Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mastering Strategy Card Game (Legends of Code and Magic) via End-to-End Policy and Optimistic Smooth Fictitious Play

論文の概要: Mastering Strategy Card Game (Legends of Code and Magic) via End-to-End Policy and Optimistic Smooth Fictitious Play

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04096v1
Date: Tue, 7 Mar 2023 17:55:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-08 14:17:13.569551
Title: Mastering Strategy Card Game (Legends of Code and Magic) via End-to-End Policy and Optimistic Smooth Fictitious Play
Title（参考訳）: エンド・ツー・エンドポリシーと最適スムースフィクションプレイによるマスタリング戦略カードゲーム(コードとマジック)
Authors: Wei Xi, Yongxin Zhang, Changnan Xiao, Xuefeng Huang, Shihong Deng, Haowei Liang, Jie Chen, Peng Sun
Abstract要約: 我々は、2段階の戦略カードゲーム「Regends of Code and Magic」を研究する。マルチステージゲームにおける難題を解決するために,エンド・ツー・エンドのポリシーを提案する。私たちのアプローチはCOG2022コンペティションの2連覇です。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.480308614644041
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep Reinforcement Learning combined with Fictitious Play shows impressive results on many benchmark games, most of which are, however, single-stage. In contrast, real-world decision making problems may consist of multiple stages, where the observation spaces and the action spaces can be completely different across stages. We study a two-stage strategy card game Legends of Code and Magic and propose an end-to-end policy to address the difficulties that arise in multi-stage game. We also propose an optimistic smooth fictitious play algorithm to find the Nash Equilibrium for the two-player game. Our approach wins double championships of COG2022 competition. Extensive studies verify and show the advancement of our approach.
Abstract（参考訳）: 深層強化学習と架空の遊びの組み合わせは、多くのベンチマークゲームで印象的な結果を示している。対照的に、実世界の意思決定問題は複数の段階から成り、観測空間と行動空間は完全に異なる。我々は、2段階の戦略カードゲーム「Regends of Code and Magic」を研究し、多段階ゲームにおける困難に対処するためのエンドツーエンドポリシーを提案する。また,2人プレイのナッシュ均衡を求めるため,楽観的な滑らかな仮想プレイアルゴリズムを提案する。私たちのアプローチはCOG2022の2連覇です。広範な研究が我々のアプローチの進歩を検証し示す。

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