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作者

1 篇 liang sili
1 篇 jiang guifei
1 篇 zhang yuzhi

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检索条件"主题词=Memory-Augmented Monte Carlo Tree Search"

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详细简洁

排序：

Combining M-MCTS and Deep Reinforcement Learning for General Game Playing 1

引用

3rd International Conference on Distributed Artificial Intelligence, DAI 2021

作者： Liang, Sili Jiang, Guifei Zhang, Yuzhi College of Software Nankai University Tianjin300350 China

ISBN: (数字)9783030946623

ISBN: (纸本)9783030946616

As one of the main research areas in AI, General Game Playing (GGP) is concerned with creating intelligent agents that can play more than one game based on game rules without human intervention. Most recent work has successfully applied deep reinforcement learning to GGP. This paper continues this line of work by integrating the memory-augmented monte carlo tree search algorithm (M-MCTS) with deep reinforcement learning for General Game Playing. We first extend M-MCTS from playing the single game Go to multiple concurrent games so as to cater to the domain of GGP. Then inspired by Goldwaser and Thielscher (2020), we combine the extension with deep reinforcement learning for building a general game player. Finally, we have tested this player on several games compared with the benchmark UCT player, and the experimental results have confirmed the feasibility of applying M-MCTS and deep reinforcement learning to GGP. © 2022, Springer Nature Switzerland AG.

关键词： Deep reinforcement learning General game player General Game Playing memory-augmented monte carlo tree search UCT algorithm

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