論文の概要: Choosing Well Your Opponents: How to Guide the Synthesis of Programmatic Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04893v1
• Date: Mon, 10 Jul 2023 20:31:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 17:01:17.932372
• Title: Choosing Well Your Opponents: How to Guide the Synthesis of Programmatic Strategies
• Title（参考訳）: 回答者をうまく選択する:プログラム戦略の合成をいかにガイドするか
• Authors: Rubens O. Moraes, David S. Aleixo, Lucas N. Ferreira, Levi H. S. Lelis
• Abstract要約: Local Learner (2L) はゼロサムゲームにおけるプログラム戦略の探索をガイドする参照戦略のセットを提供するアルゴリズムである。 提案手法の利点を実証的に示すとともに,3つのゲームで戦略を合成するための局所探索アルゴリズムを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.143548378141062
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces Local Learner (2L), an algorithm for providing a set of reference strategies to guide the search for programmatic strategies in two-player zero-sum games. Previous learning algorithms, such as Iterated Best Response (IBR), Fictitious Play (FP), and Double-Oracle (DO), can be computationally expensive or miss important information for guiding search algorithms. 2L actively selects a set of reference strategies to improve the search signal. We empirically demonstrate the advantages of our approach while guiding a local search algorithm for synthesizing strategies in three games, including MicroRTS, a challenging real-time strategy game. Results show that 2L learns reference strategies that provide a stronger search signal than IBR, FP, and DO. We also simulate a tournament of MicroRTS, where a synthesizer using 2L outperformed the winners of the two latest MicroRTS competitions, which were programmatic strategies written by human programmers.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2プレイヤーゼロサムゲームにおけるプログラム戦略の探索を誘導する参照戦略のセットを提供するアルゴリズムであるLocal Learner (2L)を紹介する。 Iterated Best Response (IBR)、Fictitious Play (FP)、Double-Oracle (DO)といった従来の学習アルゴリズムは、計算コストがかかるか、検索アルゴリズムを導く上で重要な情報を見逃す可能性がある。 2Lは、探索信号を改善するための一連の参照戦略を積極的に選択する。 実戦戦略ゲームであるMicroRTSを含む3つのゲームにおいて,局所探索アルゴリズムを用いて戦略を合成する際のアプローチの利点を実証的に示す。 その結果、2l は ibr, fp, do よりも強力な探索信号を提供する参照戦略を学習できることがわかった。 また,2Lを用いたシンセサイザーが,プログラムによるプログラム戦略である2つのMicroRTSコンペティションの勝者よりも優れていたMicroRTSのトーナメントをシミュレートした。

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