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Enregistrement W2181761604

Map Abstraction with Adjustable Time Bounds

2014· article· en· W2181761604 sur OpenAlexaff
Sourodeep Bhattacharjee, Scott D. Goodwin

Notice bibliographique

RevueAdvances in computer science : an international journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueArtificial Intelligence in Games
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePath (computing)AbstractionOverhead (engineering)Limit (mathematics)CentroidTime limitGridTime complexityPlan (archaeology)Mathematical optimizationAlgorithmTheoretical computer scienceMathematicsArtificial intelligenceOperating systemGeographyEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper presented here addresses the problem of path planning in real time strategy games. We have proposed a new algorithm titled Map Abstraction with Adjustable Time Bounds. This algorithm uses an abstract map containing non-uniformly sized triangular sectors; the centroids of the sectors guide the path search in the game map. In a pre-processing step we calculate an upper and lower time limit to plan paths for a given two dimensional grid map that is known beforehand. Depending on the time limits, we vary the size of the sectors to save search time or to improve path quality. We have experimented using maps from commercial games such as Dragon’s Age: Origins and Warcraft III. In the worst case MAAT returns paths that are 8% less optimal. MAAT has an expensive pre-processing step which ultimately lowers the overhead CPU time consumed during game play by 1.1 milliseconds.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,014
Science ouverte0,0040,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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