Hybrid Minimax-MCTS and Difficulty Adjustment for General Game Playing

要約

ボードゲームは、競争力のある魅力的な環境を作り出し、学習と戦略的思考を刺激するため、あらゆる年齢層にとって素晴らしいエンターテイメントの源です。
他のタイプのデジタル ゲームと同様に、ボード ゲームのデジタル バージョンでも、ゲームの難易度を選択するオプションが提供されるのが一般的です。
これは通常、AI アルゴリズムの検索パラメーターをカスタマイズすることによって行われます。
ただし、ゲームが異なれば難易度レベルごとに異なるパラメータ化が必要になる可能性があるため、このアプローチを一般的なゲーム プレイ エージェントに拡張することはできません。
この論文では、ゼロサム ゲームの難易度で人工知能の対戦相手を実装するための一般的なアプローチを、ミニマックス検索プロセスと MCTS の GGP 側面を組み合わせたミニマックス-MCTS ハイブリッド アルゴリズムの提案とともに紹介します。
このアプローチは、拡張可能なボード ゲーム プラットフォームである当社のモバイル アプリケーション LoBoGames でテストされました。これは、アクセシビリティに重点を置き、幅広いゲームのカタログを用意することを目的としています。このプラットフォームは視覚障害のあるユーザーに優しく、92 以上のゲームと互換性があります。
\% の Android デバイス。
この研究でのテストは、ハイブリッド Minimax-MCTS と新しい難易度調整システムの両方が、将来の研究で拡張される可能性がある有望な GGP アプローチであることを示しています。

要約(オリジナル)

Board games are a great source of entertainment for all ages, as they create a competitive and engaging environment, as well as stimulating learning and strategic thinking. It is common for digital versions of board games, as any other type of digital games, to offer the option to select the difficulty of the game. This is usually done by customizing the search parameters of the AI algorithm. However, this approach cannot be extended to General Game Playing agents, as different games might require different parametrization for each difficulty level. In this paper, we present a general approach to implement an artificial intelligence opponent with difficulty levels for zero-sum games, together with a propose of a Minimax-MCTS hybrid algorithm, which combines the minimax search process with GGP aspects of MCTS. This approach was tested in our mobile application LoBoGames, an extensible board games platform, that is intended to have an broad catalog of games, with an emphasis on accessibility: the platform is friendly to visually-impaired users, and is compatible with more than 92\% of Android devices. The tests in this work indicate that both the hybrid Minimax-MCTS and the new difficulty adjustment system are promising GGP approaches that could be expanded in future work.

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