論文の概要: Playing Hex and Counter Wargames using Reinforcement Learning and Recurrent Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13918v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 17:52:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 13:59:20.972299
• Title: Playing Hex and Counter Wargames using Reinforcement Learning and Recurrent Neural Networks
• Title（参考訳）: 強化学習とリカレントニューラルネットワークを用いたヘックスゲームとカウンターウォーゲーム
• Authors: Guilherme Palma, Pedro A. Santos, João Dias,
• Abstract要約: HexとCounter Wargamesは、複雑な戦略決定を必要とする実際の軍事紛争の敵対的な2人のプレイヤーシミュレーションである。 本稿では,HexとCounter Wargamesの戦略的複雑さに対処する新しいシステムを提案する。 このシステムは、信頼性の高い現代強化学習アルゴリズムであるAlphaZeroを用いて、リカレントニューラルネットワークにおける最先端の進歩を取り入れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Hex and Counter Wargames are adversarial two-player simulations of real military conflicts requiring complex strategic decision-making. Unlike classical board games, these games feature intricate terrain/unit interactions, unit stacking, large maps of varying sizes, and simultaneous move and combat decisions involving hundreds of units. This paper introduces a novel system designed to address the strategic complexity of Hex and Counter Wargames by integrating cutting-edge advancements in Recurrent Neural Networks with AlphaZero, a reliable modern Reinforcement Learning algorithm. The system utilizes a new Neural Network architecture developed from existing research, incorporating innovative state and action representations tailored to these specific game environments. With minimal training, our solution has shown promising results in typical scenarios, demonstrating the ability to generalize across different terrain and tactical situations. Additionally, we explore the system's potential to scale to larger map sizes. The developed system is openly accessible, facilitating continued research and exploration within this challenging domain.
• Abstract（参考訳）: HexとCounter Wargamesは、複雑な戦略決定を必要とする実際の軍事紛争の敵対的な2人のプレイヤーシミュレーションである。 古典的なボードゲームとは異なり、これらのゲームは複雑な地形とユニットの相互作用、ユニットの積み重ね、様々なサイズの大きなマップ、数百のユニットを含む同時移動と戦闘の決定を特徴としている。 本稿では,HexとCounter Wargamesの戦略的複雑さに対処するために,Recurrent Neural Networksにおける最先端の進歩を,信頼性の高い現代強化学習アルゴリズムであるAlphaZeroと統合した新しいシステムを提案する。 このシステムは、既存の研究から開発された新しいニューラルネットワークアーキテクチャを活用し、これらの特定のゲーム環境に適した革新的な状態とアクション表現を取り入れている。 最小限のトレーニングで、我々のソリューションは典型的なシナリオで有望な結果を示し、異なる地形や戦術的状況にまたがって一般化する能力を示している。 さらに、より大規模なマップサイズにスケールするシステムの可能性についても検討する。 開発システムは公然とアクセス可能であり、この挑戦的な領域内での継続的な研究と探索を促進する。

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