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自动化电子游戏测试的多智能体合作方法
自动测试计算机游戏是一个具有挑战性的问题，特别是当需要测试冗长的场景时。本文提出了一种合作多代理测试方法，并基于一个名为实验室招募的 3D 游戏的案例研究，对其性能进行了研究。
PDF2 months ago
多人游戏中的虚拟行动
本论文首次引入了 Feint 在多人游戏中的形式化、实现和定量评估，通过基于非传递性主动马尔可夫游戏模型的形式化，结合最新的多智能体建模进展（即多智能体强化学习），我们考虑了 Feint 在多人游戏中的实际实施细节，并定量检验了我们设计的有
PDF4 months ago
花火》多人游戏中临时组队合作的关键在于行为差异
研究通过层次聚类和皮尔逊相关性分析证实了重新学习（RL）的智能体在掌握单一策略的同时也能够利用超参数部署不同策略，且行为差异越大，协同失败的越明显；同时，该研究也对解决多人游戏中的临时协同问题提供了改善理解。
PDFa year ago
具有不完全信息的广义博弈的近最优学习
本文提出两种新算法：平衡在线镜像下降和平衡对策后悔最小化，通过整合平衡探索策略到它们的经典对应物算法，解决学习不完美信息的广义零和游戏的近似 Nash 均衡问题。同时，将结果推广到学习多人游戏的粗略相关均衡。
PDF2 years ago
拣选战局：以交互图为群体层面目标实现战略多样性
本文研究如何通过 Interaction graphs 的方式构建不同策略的智能体种群，来提高多智能体训练的多样性和性能表现。
PDF3 years ago
一般博弈中的近似最优无悔学习
研究证明，在多人博弈中使用乐观博弈算法可以实现对数级别的后悔，并可以在一般的游戏中以 $\tilde {O}(1/T)$ 的速率收敛到粗略的相关均衡状态。
PDF3 years ago
多人博弈中的相关学习
该论文研究了多人游戏中，玩家间某种形式的通信建模的解概念，着重探讨了顺序博弈中的粗糙相关均衡（CCEs）并提出了 CFR 及其变体算法，其中 CFR-Jr 的效率比 CFR-S 和当前最先进的计算 CCEs 算法都要快且可行。
PDF5 years ago
基于机器学习和语义分析的网络游戏聊天室霸凌检测
本文介绍了一种自动数据收集系统，用于从在线多人游戏《坦克世界》中连续收集游戏聊天数据，并结合在线数据服务的其他信息。并提出了一种评分方案，用于基于当前研究的网络欺凌识别。该研究使用简单的特征检测，通过 SQL 数据库查询对收集的数据进行了分
PDF5 years ago
ICML利用基于梯度的 Nikaido-Isoda 函数进行博弈论优化
这篇论文提出了基于梯度的 Nikaido-Isoda (GNI) 函数，用于解决多人博弈中的 Nash equilibrium 问题，通过数值实验验证了 GNI 函数的有效性。
PDF5 years ago