Online POMDP with Heuristic Search and Sampling Applied to Real Time Strategy Games

机译：在线POMDP，具有启发式搜索和抽样应用于实时战略游戏

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Planning and decision making in real-time environments with resource constraints is a complex task. Real time strategy (RTS) games provide a rich domain with all these characteristics, as well as providing a testbed environment. In this work, a Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) approach is proposed to deal with the planning and decision making problem in RTS games. The online version of POMDP is modified to work with two decision making fronts, which map macro actions present at different levels of abstraction in the game, the POMDP use heuristics and sample states respectively to manage the number of states and observations, and the approach adapts decisions when the POMDP model changes due to events in the environment. The results show success in planning and decision making in the game, with responses compatible with real-time constraints.

机译：具有资源约束的实时环境中的规划和决策是一个复杂的任务。实时策略（RTS）游戏提供了具有所有这些特征的丰富域，以及提供测试的环境。在这项工作中，提出了一个部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）方法来处理RTS游戏中的规划和决策。 POMDP的在线版本被修改为适用于两个决策前线，该决策前部门地图在游戏中不同抽象级别的宏动作，POMDP分别使用启发式和示例状态来管理状态和观察的数量，并且这种方法适应当POMDP模型由于环境中的事件而发生变化时的决定。结果表明，在游戏中规划和决策成功，响应与实时约束兼容。

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来源
《IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence》|2017年|663-1335p|共7页
会议地点
作者
Thiago F. Naves; Carlos Roberto Lopes;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP18-53;
关键词
Games; Decision making; Planning; Real-time systems; Indexes; Minerals; Artificial intelligence;

机译：游戏;决策;规划;实时系统;指数;矿物质;人工智能;

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