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Enregistrement W2043691638 · doi:10.1109/cig.2013.6633647

Creativity and competitiveness in polyomino-developing game playing agents

2013· article· en· W2043691638 sur OpenAlexaff
Daniel Ashlock, Jeremy Gilbert

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueArtificial Intelligence in Games
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyominoComputer scienceTheoretical computer scienceRepresentation (politics)Coin flippingState (computer science)AutomatonVariety (cybernetics)Artificial intelligenceMathematicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study proposes a new mathematical game called Polyomination which involves the competitive placement of polyominoes to capture area. The game playing agents used are able to encode both their strategy and the game pieces they will play with. Strategy is encoded in a finite state representation called a binary decision automata which has access to a variety of pieces of information abstracted from the game state. Playing pieces are encoded by a developmental representation. An extensive parameter study is performed. The elite-fraction used by the evolutionary algorithm that trains the agents is found to be relatively unimportant. The number of states in the automata and the maximum number of squares used to build polyominoes are found to have a significant impact on competitive ability. The polyomino playing pieces are found to evolve in a strategic manner with playing pieces specializing for area-occupation, area-denial, and cleanup in which small pieces can fill in small remaining areas. This study serves as an initial study of Polyomination, intended to serve as a springboard for the design of simpler, related games.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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