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Neuroevolution in Games: State of the Art and Open Challenges

机译：游戏中的神经进化：最新技术和开放挑战

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This paper surveys research on applying neuroevolution (NE) to games. In neuroevolution, artificial neural networks are trained through evolutionary algorithms, taking inspiration from the way biological brains evolved. We analyze the application of NE in games along five different axes, which are the role NE is chosen to play in a game, the different types of neural networks used, the way these networks are evolved, how the fitness is determined and what type of input the network receives. The paper also highlights important open research challenges in the field.
机译：本文概述了将神经进化（NE）应用于游戏的研究。在神经进化中，人工神经网络通过进化算法进行训练，并从生物大脑的进化方式中获得启发。我们分析了NE在游戏中沿五个不同轴的应用，分别是NE在游戏中扮演的角色，所使用的不同类型的神经网络，这些网络的演化方式，适应性如何确定以及哪种类型的神经。网络接收的输入。本文还强调了该领域的重要开放研究挑战。

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