論文の概要: Summarizing Strategy Card Game AI Competition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11814v2
- Date: Fri, 7 Jul 2023 07:31:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-10 15:14:53.666345
- Title: Summarizing Strategy Card Game AI Competition
- Title(参考訳): 戦略カードゲームAIコンペティションの要約
- Authors: Jakub Kowalski, Rados{\l}aw Miernik
- Abstract要約: 本稿では,5年間のAIコンペティションを,小さな集合カードゲーム(CCG)であるLOCM(Legends of Code and Magic)に基づいて締めくくる。
LOCMはゲームツリー探索アルゴリズム、ニューラルネットワーク、評価関数、CGデッキ構築などの分野に関する多くの出版物で使用されている。
COG 2022エディションは最後のバージョンと発表されたが、ゲームは引き続き利用可能であり、オンラインのリーダーボードアリーナでプレイすることができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.027974860479791
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper concludes five years of AI competitions based on Legends of Code
and Magic (LOCM), a small Collectible Card Game (CCG), designed with the goal
of supporting research and algorithm development. The game was used in a number
of events, including Community Contests on the CodinGame platform, and Strategy
Card Game AI Competition at the IEEE Congress on Evolutionary Computation and
IEEE Conference on Games. LOCM has been used in a number of publications
related to areas such as game tree search algorithms, neural networks,
evaluation functions, and CCG deckbuilding. We present the rules of the game,
the history of organized competitions, and a listing of the participant and
their approaches, as well as some general advice on organizing AI competitions
for the research community. Although the COG 2022 edition was announced to be
the last one, the game remains available and can be played using an online
leaderboard arena.
- Abstract(参考訳): 本稿では5年間のAIコンペティションを,研究とアルゴリズム開発を支援するために考案された,小さな集合カードゲーム(CCG)であるLOCM(Legends of Code and Magic)に基づいて締めくくる。
このゲームは、codingameプラットフォームでのコミュニティコンテストや、ieee congress on evolutionary computationやieee conference on gamesなど、いくつかのイベントで使用された。
LOCMはゲームツリー探索アルゴリズム、ニューラルネットワーク、評価関数、CGデッキ構築などの分野に関する多くの出版物で使用されている。
本稿では,ゲームルール,組織的コンペの歴史,参加者とそのアプローチの一覧,研究コミュニティのためのAIコンペティションの組織化に関する一般的なアドバイスを紹介する。
COG 2022エディションは最後のバージョンと発表されたが、ゲームは引き続き利用可能であり、オンラインのリーダーボードアリーナでプレイすることができる。
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) - ICDAR 2023 Competition on Hierarchical Text Detection and Recognition [60.68100769639923]
このコンペティションは、テキストの検出と認識を共同で行うディープラーニングモデルとシステムの研究を促進することを目的としている。
提案するコンペティション組織の詳細について,タスク,データセット,評価,スケジュールなどを紹介する。
大会期間中(2023年1月2日から2023年4月1日まで)、20チーム以上から少なくとも50人が提案された2つのタスクで応募された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-16T18:56:12Z) - Introducing Tales of Tribute AI Competition [0.7639610349097472]
本稿では,新たなAIチャレンジであるT Tales of Tribute AI Competition(TOTAIC)を提案する。
このゲームは、The Elder Scrolls OnlineのHigh Isle章でリリースされた2人のプレイヤーによるデッキビルディングカードゲームに基づいている。
本稿では,競争の枠組みを紹介し,ゲームのルールを説明し,サンプルAIエージェント間のトーナメントの結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-14T19:55:56Z) - Stimulating student engagement with an AI board game tournament [0.0]
本稿では,2年生にボードゲームに適用した検索手法の紹介を行うプロジェクトベース・コンペティションベースの学士課程について紹介する。
2人のグループがネットワークプログラミングとAIメソッドを使用して、今年のボードゲームトーナメントに出場するためにAIエージェントを構築する必要があります。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-22T11:22:00Z) - Deep Q-Network for AI Soccer [6.417982603606359]
Deep Q-Networkは、元の報酬、状態空間、各エージェントをトレーニングするためのアクションスペースを実装するように設計されています。
我々のアルゴリズムはエージェントの訓練に成功し、その性能はミニコンペティションによって実証された。
このアルゴリズムにより、39カ国130チームとの国際競争で16ラウンドに進出した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-20T06:04:26Z) - Retrospective on the 2021 BASALT Competition on Learning from Human
Feedback [92.37243979045817]
競争の目的は、人間のフィードバック(LfHF)技術から学び、オープンワールドの課題を解決するエージェントへの研究を促進することであった。
LfHF技術の使用を義務付けるのではなく、ビデオゲームMinecraftで達成すべき自然言語の4つのタスクについて説明した。
チームは、様々な可能な人間のフィードバックタイプにまたがる多様なLfHFアルゴリズムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-14T17:24:54Z) - Snakes AI Competition 2020 and 2021 Report [65.7695644335859]
スネークスAIコンペティションはインノポリス大学が主催した。
IEEE Conference on Games 2020と2021エディションの一部だった。
エージェントに人工知能アルゴリズムを学習し、実装するためのサンドボックスを作成することを目的としていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-11T10:27:11Z) - 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) - ColorShapeLinks: A board game AI competition for educators and students [0.0]
ColorShapeLinksは、ゲーム開発における学生や教育者向けに特別に設計されたAIボードゲームコンペティションフレームワークである。
これは、AIクラスの内部コンペティションの実行や、IEEE Conference on Gamesでの国際AIコンペティションの開催に成功した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-16T15:21:29Z) - A Game AI Competition to foster Collaborative AI research and
development [5.682875185620577]
我々はGeometry Friends Game AIコンペティションを開催する。
ゲームの概念は単純だが、その解決は難しいことが証明されている。
コンペティションとそれがもたらす課題について議論し、現在のソリューションの概要を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-17T23:03:06Z) - 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)
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。