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Enregistrement W7096806676

SORTS: INTEGRATING SOAR WITH A REAL-TIME STRATEGY GAME Investigators

2007· article· en· W7096806676 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueArtificial Intelligence in Games
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoarScripting languageInterface (matter)AdversaryVariety (cybernetics)Simple (philosophy)State (computer science)Architecture
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this project is to interface Soar to a real-time strategy (RTS) game. RTS games, such as StarCraft, WarCraft, and Command and Conquer, are multi-player strategy games where a player needs to handle many different tasks- planning base layouts, managing economies, organizing attacks, responding to enemy attacks, and even diplomacy. This is all occuring in real time (as the name implies), presenting an extremely rich, challenging environment for an AI system. Making this environment accessible to Soar provides many opportunities for both utilizing existing capabilities and the development of new capabilities. 1.1 ORTS Overview The Open Real Time Strategy software is a highly configurable game engine used to play real time strategy (RTS) games [2]. The main purpose for ORTS is to serve as an open source, open interface RTS game engine for RTS AI tournaments. ORTS is undergoing active development as of July 2006 at the University of Alberta under the direction of Michael Buro. There are several reasons why ORTS is especially suitable for use in AI tournaments. It has a (relatively) straightforward C++ API, making interfacing with your favorite AI system easy. All the specific game mechanics, ranging from types of units, actions, and physics, are specified via C++ style scripts called blueprints. This means that ORTS can be easily configured to simulate a wide range of environments, from arbitrarily simple ones like Wumpus World to complex ones like Starcraft. Finally, ORTS has a client/server architecture in which the server maintains the state of the world and only report to the clients information they are supposed to have for a fair game. This is in contrast to most commercial RTS games, in which each client maintains the entire world state and prevents the player from accessing forbidden information such as other players ’ locations only by hiding them from the GUI. The result is that ORTS is impervious to ”memory hack ” cheats that are widespread in commercial RTS games. This feature is particularly important if tournaments are to be run across the Internet.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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