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进化机器学习与游戏
进化机器学习已被应用于游戏的多个方面和不同目的。AI 在游戏中的研究不仅关乎玩游戏，还包括生成游戏内容、模拟玩家等多个应用，其中许多应用对于进化机器学习提出了有趣的问题。本章将根据进化是用于增强机器学习还是机器学习用于增强进化来结构化地讨论
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8 months ago
RaidEnv: 自动内容平衡探索 Boss Raid 游戏的新挑战
本研究提出了一个新的游戏模拟器 ——RaidEnv，并在其中设计了两个基准测试，以解决自动游戏平衡中的两个开放性问题，并引入了两个评估指标，为自动游戏平衡的 AI 提供指导，该创新性的游戏研究平台扩展了自动游戏平衡问题的前沿，并提供了一个在
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a year ago
基于知识变换的程序化内容生成（PCG-KT）
通过知识转换实现程序化内容生成 (PCG-KT) 的概念和框架的引入，将以往训练数据缺失以及为全新游戏生成内容的限制转化为知识转换，通过转换不同领域的知识以生成新颖的内容。
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a year ago
AAAI
通过路径和可支配行为探索平台游戏中的层级混合
本研究探讨了通过机器学习进行程序化内容生成技术在游戏领域的应用，着重介绍了如何基于多个游戏领域构建新的自动生成游戏关卡的方法，使用了多个游戏平台的数据，并训练了变分自编码器以跨越各个领域的潜在关卡空间来生成新的内容。
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4 years ago
机器学习的程序化内容生成（PCGML）
本文旨在探讨使用机器学习的方法生成游戏内容，涉及的技术包括神经网络、马尔可夫模型等，讨论了该方法在游戏设计中的应用及存在的问题。
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7 years ago
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