論文の概要: Elevating Styled Mahjong Agents with Learning from Demonstration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16995v1
• Date: Fri, 20 Jun 2025 13:46:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.467937
• Title: Elevating Styled Mahjong Agents with Learning from Demonstration
• Title（参考訳）: デモから学ぶマヒョンエージェントの高次化
• Authors: Lingfeng Li, Yunlong Lu, Yongyi Wang, Wenxin Li,
• Abstract要約: ゲーム内のさまざまなボットがゲームプレイ体験を豊かにし、リプレイ可能性を高める。 ゲーム人工知能の最近の進歩は、主にボットの能力向上に焦点が当てられている。 提案アルゴリズムは, 近似ポリシ最適化アルゴリズムの最小限の修正しか必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8678250057211367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A wide variety of bots in games enriches the gameplay experience and enhances replayability. Recent advancements in game artificial intelligence have predominantly focused on improving the proficiency of bots. Nevertheless, developing highly competent bots with a wide range of distinct play styles remains a relatively under-explored area. We select the Mahjong game environment as a case study. The high degree of randomness inherent in the Mahjong game and the prevalence of out-of-distribution states lead to suboptimal performance of existing offline learning and Learning-from-Demonstration (LfD) algorithms. In this paper, we leverage the gameplay histories of existing Mahjong agents and put forward a novel LfD algorithm that necessitates only minimal modifications to the Proximal Policy Optimization algorithm. The comprehensive empirical results illustrate that our proposed method not only significantly enhances the proficiency of the agents but also effectively preserves their unique play styles.
• Abstract（参考訳）: ゲーム内のさまざまなボットがゲームプレイ体験を豊かにし、リプレイ可能性を高める。 ゲーム人工知能の最近の進歩は、主にボットの能力向上に焦点が当てられている。 それでも、幅広い異なるプレイスタイルを持つ高度な能力を持つボットを開発することは、まだ探索されていない領域である。 本稿では,Mahjongゲーム環境をケーススタディとして選択する。 マヒョンゲームに固有のランダム性の高さと分布外状態の出現により、既存のオフライン学習とLfDアルゴリズムの準最適性能がもたらされる。 本稿では,既存のMahjongエージェントのゲームプレイ履歴を活用し,最小限の変更しか必要としない新しいLfDアルゴリズムを提案する。 実験結果から,提案手法はエージェントの習熟度を著しく向上するだけでなく,独自の演奏スタイルを効果的に維持することを示す。

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