論文の概要: Python Agent in Ludii

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14372v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 22:12:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:31:48.988658
• Title: Python Agent in Ludii
• Title（参考訳）: LudiiのPythonエージェント
• Authors: Izaias S. de Lima Neto, Marco A. A. de Aguiar Vieira, Anderson R. Tavares,
• Abstract要約: LudiiはJavaの汎用ゲームシステムであり、新しいエージェントを開発するためのAPIと新しいゲームを作成するためのゲーム記述言語を備えている。 我々はエージェントプログラミングにPythonを提供する。これにより、一般的なゲームプレイエージェントを実装するためにPythonモジュールを使用することができる。 Ludiiエージェントを作成するためにPythonを有効にする手段として、インターフェースはjpyとPy4Jという異なるJavaライブラリを使って実装されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Ludii is a Java general game system with a considerable number of board games, with an API for developing new agents and a game description language to create new games. To improve versatility and ease development, we provide Python interfaces for agent programming. This allows the use of Python modules to implement general game playing agents. As a means of enabling Python for creating Ludii agents, the interfaces are implemented using different Java libraries: jpy and Py4J. The main goal of this work is to determine which version is faster. To do so, we conducted a performance analysis of two different GGP algorithms, Minimax adapted to GGP and MCTS. The analysis was performed across several combinatorial games with varying depth, branching factor, and ply time. For reproducibility, we provide tutorials and repositories. Our analysis includes predictive models using regression, which suggest that jpy is faster than Py4J, however slower than a native Java Ludii agent, as expected.
• Abstract（参考訳）: LudiiはJavaの汎用ゲームシステムであり、多数のボードゲームがあり、新しいエージェントを開発するためのAPIと新しいゲームを作成するためのゲーム記述言語がある。 汎用性と開発を容易にするため,エージェントプログラミングのためのPythonインターフェースを提供する。 これにより、Pythonモジュールを使用して一般的なゲームプレイエージェントを実装することができる。 Ludiiエージェントを作成するためにPythonを有効にする手段として、インターフェースはjpyとPy4Jという異なるJavaライブラリを使って実装されている。 この作業の主な目標は、どのバージョンがより速いかを決定することです。 そこで我々は,GGP と MCTS に適応した Minimax という2種類の GGP アルゴリズムの性能解析を行った。 解析は, 深度, 分岐係数, プライ時間が異なる複数の組合せゲームで行った。 再現性のために、チュートリアルとレポジトリを提供しています。 我々の分析には回帰を用いた予測モデルが含まれており、jpy は Py4J よりも速いが、予想通りネイティブな Java Ludii エージェントよりも遅いことを示唆している。

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