Emergent Behaviour in Game AI: A Genetic Programming and CNN-based Approach to Intelligent Agent Design
Notice bibliographique
Résumé
Emergent behaviour is behaviour that arises from the interactions between the individual components of a system, rather than being explicitly programmed or designed. In this work, genetic programming is used to evolve an adaptive game AI, also known as an intelligent agent, whose job is to capture up to twenty-five prey agents in a simulated pursuit environment. For a pursuit game, the fitness score tallies each prey the predator captured during a run. The fitness is then used to evaluate each agent and choose who moves forward in the evolutionary process. A problem with only choosing the best performing agents is that genetic diversity becomes lost along the way, which can result in monotonous behaviour. Diverse behaviour helps agents perform under situations of uncertainty and creates more interesting computer opponents in video games, as it encourages the agent to explore different possibilities and adapt to changing circumstances. Inspired by the works of Cowan and Pozzuoli in diversifying agent behaviour, and Chen’s work in L-system tree evaluation, a convolutional neural network is introduced to automatically model the behaviour of each agent, something previously done manually. This involves training the convolutional neural network on a large data set of behaviours exhibited by the agents, which take the form of image-based traces. The resulting model is then used to detect interesting emergent behaviour. In the first set of experiments, the convolutional neural network is trained and tested on several sets of traces, then the performance of each run is analyzed. Results show that the convolutional neural network is capable of identifying 6 emergent behaviours with 98% accuracy. The second set of experiments combine genetic programming and the convolutional neural network in order to produce unique and interesting intelligent agents, as well as target specific behaviours. Results show that the system is able to evolve more innovative and effective agents that can operate in complex environments and could be extended to perform a wide range of tasks.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».