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Griddle:游戏中AI研究的平台(CS AI)

近年来,游戏人工智能的研究取得了巨大的突破,尤其是在强化学习方面。尽管取得了成功,但底层游戏通常是用自己预设的环境和游戏机制实现的,因此研究人员很难原型化不同的游戏环境。然而,针对各种游戏环境测试RL代理对于最近研究RL中的泛化以及避免可能发生的过度拟合问题的努力来说是至关重要的。在本文中,我们将Griddly作为游戏人工智能研究的新平台,它提供了高度可配置的游戏、不同的观察者类型和高效的C++核心引擎的独特组合。此外,我们提出了一系列的基线实验,以研究不同的观察配置和RL代理的泛化能力的影响。

原文题目:Griddly: A platform for AI research in games

原文:In recent years, there have been immense breakthroughs in Game AI research, particularly with Reinforcement Learning (RL). Despite their success, the underlying games are usually implemented with their own preset environments and game mechanics, thus making it difficult for researchers to prototype different game environments. However, testing the RL agents against a variety of game environments is critical for recent effort to study generalization in RL and avoid the problem of overfitting that may otherwise occur. In this paper, we present Griddly as a new platform for Game AI research that provides a unique combination of highly configurable games, different observer types and an efficient C++ core engine. Additionally, we present a series of baseline experiments to study the effect of different observation configurations and generalization ability of RL agents.

原文作者:Chris Bamford,Shengyi Huang,Simon Lucas

原文地址:https://arxiv.org/abs/2011.06363

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