دوره 20، شماره 4 - ( 12-1402 )
جلد 20 شماره 4 صفحات 140-129 |
برگشت به فهرست نسخه ها
Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
Roayaei Ardakany M, Afroughrh A. Maximize Score in stochastic match-3 games using reinforcement learning. JSDP 2024; 20 (4) : 9
URL: http://jsdp.rcisp.ac.ir/article-1-1345-fa.html
URL: http://jsdp.rcisp.ac.ir/article-1-1345-fa.html
رعایائی اردکانی مهدی، افروغه علی. بیشینه سازی امتیاز در بازی تصادفی match-3 با استفاده از یادگیری تقویتی عمیق. پردازش علائم و داده‌ها. 1402; 20 (4) :129-140
دانشگاه تربیت مدرس
چکیده: (259 مشاهده)
بازی‌های رایانه‌ای در سال‌های اخیر نقش مهمی در توسعۀ هوش مصنوعی داشته‌اند. روش‌های گوناگون از جمله روش‌های مبتنی‌بر قوانین، جستجوی درختی و یادگیری ماشین (یادگیری نظارت‌شده و یادگیری تقویتی) برای ایجاد عامل‌های هوشمند در بازی‌های گوناگون توسعه یافته‌اند. از میان این پژوهش‌ها، می‌توان به پژوهش‌های Deep Blue در بازی شطرنج و AlphaGo در بازی Go اشاره کرد. AlphaGo اولین برنامۀ رایانه‌ای است که یک بازی‌کن حرفه‌ای انسانی Go را شکست داد. همچنین، Deep Blue یک سامانۀ رایانه‌ای حرفه‌ای شطرنج و نخستین برنامه است که در مقابل یک قهرمان جهان، برنده می‌شود. در این مقاله، ما بر روی بازی match-3 تمرکز داریم، که یک بازی محبوب در تلفن‌های همراه و شامل یک فضای حالت تصادفی بسیار بزرگ و تابع پاداش تصادفی است که یادگیری را دشوار می‌کند. در گذشته، پژوهش‌های زیادی در مورد بازی‌های گوناگون، از جمله match-3، انجام شده‌است. هدف اصلی این پژوهش‌ها به‌طور کلی بازی بهینه یا پیش‌بینی دشواری مراحل طراحی‌شده برای بازی‌کنان انسانی بوده‌است. پیش‌بینی دشواری مراحل به توسعه‌دهندگان بازی کمک می‌کند تا کیفیت بازی‌های خود را بهبود بخشند و تجربۀ کاربری بهتری فراهم کنند. در این مقاله، یک عامل هوشمند بر اساس یادگیری تقویتی عمیق ارائه شده‌که هدف آن به بیشینه رساندن امتیاز در بازی match-3 است. یادگیری تقویتی یکی از شاخه‌های یادگیری ماشین است که عامل از طریق تجربیات خود از تعامل با محیط، سیاست بهینه را برای انتخاب اعمال در فضاهای گوناگون یاد می‌گیرد. در یادگیری تقویتی عمیق، الگوریتم‌های یادگیری تقویتی به‌همراه شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌شوند. در روش پیشنهادی، سازوکار‌های نگاشت گوناگونی برای فضای اعمال و فضای حالت استفاده شده‌است. همچنین، یک ساختار نوآورانه از شبکه‌های عصبی سفارشی‌سازی‌شده برای محیط بازی match-3 پیشنهاد شده‌است تا قابلیت یادگیری فضای حالت بزرگ را به‌دست‌آورد. نوآوری‌های این مقاله را می‌توان بدین شرح خلاصه کرد: روی‌کردی برای نگاشت از فضای اعمال به یک ماتریس دوبعدی ارائه شده که امکان جداکردن اعمال مجاز و غیرمجاز را تسهیل می‌کند. یک روش برای نگاشت از فضای حالت به ورودی شبۀ عصبی عمیق طراحی شده که با کاهش عمق صافی‌های پیچشی، فضای ورودی را کاهش داده و این‌گونه فرایند یادگیری را بهبود می‌بخشد. همچنین، تابع پاداش از طریق جداکردن پاداش‌های تصادفی از پاداش‌های قطعی، فرایند یادگیری را پایدار کرده‌است. مقایسۀ روش پیشنهادی با سایر روش‌های موجود، از جمله PPO، DQN، A3C، روش حریصانه و عوامل انسانی، نشان‌دهندۀ عملکرد برتر روش پیشنهادی در بازی match-3 است.
شماره‌ی مقاله: 9
نوع مطالعه: كاربردي |
موضوع مقاله:
مقالات پردازش داده‌های رقمی
دریافت: 1401/8/5 | پذیرش: 1402/9/20 | انتشار: 1403/2/6 | انتشار الکترونیک: 1403/2/6
دریافت: 1401/8/5 | پذیرش: 1402/9/20 | انتشار: 1403/2/6 | انتشار الکترونیک: 1403/2/6
فهرست منابع
1. [1] M. Campbell, A. J. Hoane, and F. H. Hsu, "Deep Blue," Artificial intelligence, vol. 134, no. 1-2, pp. 57-83, 2002. [DOI:10.1016/S0004-3702(01)00129-1]
2. [2] D. Silver et al., Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search, Nature, vol. 529, no. 7587, pp. 484-489, 2016. [DOI:10.1038/nature16961] [PMID]
3. [3] V. Mnih et al., Human-level control through deep reinforcement learning, Nature, vol. 518, no.7540, pp. 529-533, 2015. [DOI:10.1038/nature14236] [PMID]
4. [4] H. Van Hasselt, A. Guez, and D. Silver, Deep Reinforcement Learning with Double Q-Learning, Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence, vol. 30, no. 1, Mar. 2016. [DOI:10.1609/aaai.v30i1.10295]
5. [5] Z. Wang, T. Schaul, M. Hessel, H. Van Hasselt, M. Lanctot, and N. De Frcitas, Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning, in 33rd International Conference on Machine Learning, ICML 2016, 2016, vol. 4, no. 9, pp. 2939-2947.
6. [6] V. Mnih et al., Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning, in Proceedings of the 33rd International Conference on Machine Learning, 2016, vol. 48, pp. 1928-1937.
7. [7] J. v. Neumann, Zur Theorie der Gesellschaftsspiele, Math. Ann., vol. 100, no. 1, pp. 295-320, Dec. 1928. [DOI:10.1007/BF01448847]
8. [8] D. Knuth, R. M. A., An analysis of alpha-beta pruning, An analysis of alpha-beta pruning, vol. 6, no. 4, pp. 293-326, 1975. [DOI:10.1016/0004-3702(75)90019-3]
9. [9] J. Schaeffer, R. Lake, P. Lu, M. B.A., Chinook the world man-machine checkers champion, AI magazine, vol. 17(1), 1996.
10. [10] M. Enzenberger, M. Müller, B. Arneson, and R. Segal, FUEGO-An open-source framework for board games and go engine based on Monte Carlo tree search, IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games, vol. 2, no. 4, pp. 259-270, 2010. [DOI:10.1109/TCIAIG.2010.2083662]
11. [12] D. Hadar and O. Samuel, Crushing Candy Crush - An AI Project, Hebrew University of Jerusalem, 2015.
12. [13] E. R. Poromaa, Crushing Candy Crush, KTH Royal Inst. Technol., Stockholm, Sweden, 2017.
13. [14] S. Purmonen, Predicting game level difficulty using deep neural networks, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden, 2017.
14. [15] C. Tesau and G. Tesau, Temporal Difference Learning and TD-Gammon, Communications of the ACM, vol. 38, no. 3, pp. 58-68, 1995. [DOI:10.1145/203330.203343]
15. [16] V. Mnih et al., Playing Atari with Deep Reinforcement Learning, arXiv Prepr. arXiv1312.5602, 2013.
16. [17] V. Mnih et al., Human-level control through deep reinforcement learning, Nature, vol. 518, no. 7540, pp. 529-533, 2015. [DOI:10.1038/nature14236] [PMID]
17. [18] Y. Shin, J. Kim, K. Jin, and Y. Bin Kim, Playtesting in Match 3 Game Using Strategic Plays via Reinforcement Learning, IEEE Access, vol. 8, pp. 51593-51600, 2020. [DOI:10.1109/ACCESS.2020.2980380]
18. [19] I. Kamaldinov and I. Makarov, Deep reinforcement learning methods in match-3 game, in Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), vol. 11832 LNCS, pp. 51-62, 2019. [DOI:10.1007/978-3-030-37334-4_5]
19. [20] N. Napolitano, Testing match-3 video games with Deep Reinforcement Learning, arXiv, 2020.
20. [21] L. Gualà, S. Leucci, and E. Natale, Bejeweled, candy crush and other match-three games are (NP-)hard, In 2014 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games, CIG, pp. 1-21, 2014. [DOI:10.1109/CIG.2014.6932866] [PMID]
21. [22] S. F. Gudmundsson et al., Human-Like Playtesting with Deep Learning, in IEEE Conference on Computational Intelligence and Games, CIG, 2018, vol. 2018. [DOI:10.1109/CIG.2018.8490442]
22. [23] L. Kaiser, M. Babaeizadeh, P. Milos, et al., Model Based Reinforcement Learning for Atari. In International Conference on Learning Representations, 2019.
23. [24] O. Vinyals, I. Babuschkin, W. M. Wojciech Czarnecki, M. Mathieu, A. Dudzik, J. Chung, et al. Grandmaster level in StarCraft II using multi-agent reinforcement learning, Nature 575, no. 7782 (2019): 350-354. [DOI:10.1038/s41586-019-1724-z] [PMID]
24. [25] R. Z., Liu, Pang, Z. Y. Meng, W. Wang, Y. Yu, T., On efficient reinforcement learning for full-length game of StarCraft ii, Journal of Artificial Intelligence Research, 75, 213-260, 2022. [DOI:10.1613/jair.1.13743]
25. [26] J. Perolat, B. De Vylder, D. Hennes, E. Tarassov, E., F. Strub, V. de Boer, Mastering the game of Stratego with model-free multiagent reinforcement learning. Science, 378 (6623), 990-996, 2022. [DOI:10.1126/science.add4679] [PMID]
ارسال پیام به نویسنده مسئول
| بازنشر اطلاعات | |
 |
این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است. |
