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Enhancing Video Games Policy Based on Least-Squares Continuous Action Policy Iteration: Case Study on StarCraft Brood War and Glest RTS Games and the 8 Queens Board GameMejora de la política de videojuegos basada en la iteración de política de acción continua de mínimos cuadrados: Estudio de caso sobre los videojuegos StarCraft Brood War y Glest RTS y el juego de mesa 8 Queens.

Resumen

Con la rápida llegada de los videojuegos recientemente y el creciente número de jugadores y gamers, solo un juego difícil con alta política, acciones y tácticas sobrevive. Cómo responde el juego a las acciones del oponente es el tema clave de los juegos populares. Se propusieron muchos algoritmos para resolver este problema, como la Iteración de Política de Mínimos Cuadrados (LSPI) y el Estado-Acción-Recompensa-Estado-Acción (SARSA), pero dependen principalmente de acciones discretas, mientras que los agentes en este entorno tienen que aprender de las consecuencias de sus acciones continuas, para maximizar la recompensa total con el tiempo. Por lo tanto, en este artículo propusimos un nuevo algoritmo basado en LSPI llamado Iteración de Política de Acción Continua de Mínimos Cuadrados (LSCAPI). El LSCAPI fue implementado y probado en tres juegos diferentes: un juego de mesa, las 8 Reinas, y dos juegos de estrategia en tiempo real (RTS), StarCraft Brood War y Glest. La evaluación de

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