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Agents adaptatifs dans les jeux de stratégie modernes : une approche fondée sur l'apprentissage par renforcement
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Madeira, Charles A. G. |
| Copyright Year | 2007 |
| Abstract | Cette these etudie les defis poses par l'application de l'apprentissage par renforcement aux jeux de strategie modernes. Ces jeux demandent aux joueurs de controler la prise de decisions d'un grand nombre d'unites placees sur un environnement tres sophistique. Nous proposons STRADA, une nouvelle approche integree d'apprentissage pour la conception automatique de strategies dans ce type d'environnement. STRADA combine de nouvelles idees avec des techniques actuelles de l'apprentissage automatique. Elle explore la reduction de la complexite du probleme grâce a la decomposition de la prise de decisions et a l'abstraction des espaces d'etats et d'actions. D'autre part, elle accelere le processus d'apprentissage des agents grâce a des techniques de generalisation et a l'amorcage du processus d'acquisition de l'experience. Ces solutions sont integrees dans un systeme efficace, dont les performances sont demontrees sur la tâche d'apprendre des strategies dans le cadre d'un wargame commercial. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | http://sma.lip6.fr/seminaires/Exposes/Madeira.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |