論文の概要: Genetic Algorithms for Evolution of QWOP Gaits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09234v1
- Date: Wed, 18 Oct 2023 12:53:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-19 14:05:27.613712
- Title: Genetic Algorithms for Evolution of QWOP Gaits
- Title（参考訳）: QWOPゲットの進化のための遺伝的アルゴリズム
- Authors: Zachary Jones, Mohammad Al-Saad, Ankush Vavishta
- Abstract要約: QWOPはブラウザベースの2次元フラッシュゲームで、選手は100メートルの模擬レースに出場するオリンピックの陸上競技選手を制御する。
ゲームの目的は、走者の足の筋肉を制御するQ、W、O、Pキーを使用して、100メートルレースの終了までできるだけ早く走者を進めることである。
単純なコントロールと単純なゴールにもかかわらず、難易度と直感的なゲームプレイで有名である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: QWOP is a browser-based, 2-dimensional flash game in which the player
controls an Olympic sprinter competing in a simulated 100-meter race. The goal
of the game is to advance the runner to the end of the 100-meter race as
quickly as possible using the Q, W, O, and P keys, which control the muscles in
the sprinters legs. Despite the game simple controls and straightforward goal,
it is renowned for its difficulty and unintuitive gameplay. In this paper, we
attempt to automatically discover effective QWOP gaits. We describe a
programmatic interface developed to play the game, and we introduce several
variants of a genetic algorithm tailored to solve this problem. We present
experimental results on the effectiveness of various representations,
initialization strategies, evolution paradigms, and parameter control
mechanisms.
- Abstract（参考訳）: qwopはブラウザベースの2次元フラッシュゲームで、プレイヤーは100メートルのシミュレートレースで競うオリンピックスプリント選手を制御する。
ゲームの目的は、走者の足の筋肉を制御するq、w、o、pキーを使用して、可能な限り100メートルのレースの終わりまで走者を前進させることである。
単純なコントロールと単純なゴールにもかかわらず、難易度と直感的なゲームプレイで有名である。
本稿では,有効なQWOP歩行を自動的に検出する。
ゲームプレイ用に開発されたプログラムインタフェースを記述し、この問題を解決するために最適化された遺伝的アルゴリズムのバリエーションをいくつか紹介する。
本稿では,様々な表現,初期化戦略,進化パラダイム,パラメータ制御機構の有効性に関する実験結果を示す。
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