JSON-Bag OSLA

新的游戏无关价值函数方法在桌面游戏中显示出潜力

研究人员开发了一种新的游戏无关价值函数训练方法，称为JSON-Bag VF，它利用游戏轨迹的标记化JSON描述。该方法通过随机森林特征选择和特定游戏阶段的特征选择得到增强，并在六种桌面游戏中进行了评估。结果表明，JSON-Bag VF，特别是使用单步前瞻（OSLA）算法时，在大多数测试游戏中优于基线OSLA代理，而特征选择被证明是性能最关键的因素。