人造吃豆人玩家获得有史以来最高分

科学家开发了一种人工吃豆人播放器，该播放器使用一种新颖的方法来计算实时游戏策略，在计算机游戏中获得了有史以来最高的得分。

在流行的街机游戏中，吃豆人在收集物品并导航充满障碍物的迷宫时必须逃避幽灵敌人。这款游戏在某种程度上是工程师和计算机科学家的最爱，他们竞争看谁能编程最好的人工玩家。

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年度吃豆人屏幕捕捉比赛的记录得分为36,280，但由美国康奈尔大学教授西尔维亚·法拉利 (Silvia Ferrari) 领导的研究人员得出的实验室得分为43,720。

得分是使用决策树方法获得的，在该方法中，人造玩家的最佳动作是从几何形状和动态方程的迷宫中得出的，这些几何形状和动态方程以94.6的精度预测幽灵的运动。随着游戏的进行，决策树会实时更新。

“我们方法的新颖之处在于决策树是如何生成的，将迷宫的几何元素与信息收集目标相结合，” 法拉利说，他指出，在这种情况下，信息是水果吃豆人收集的奖励积分。

她的团队是第一个对游戏组件进行数学建模的团队，而以前的人工玩家是使用无模型方法开发的。工程师对人工玩家感兴趣，因为它们为开发可应用于实际需求 (例如监视，搜索与救援和移动机器人) 的新计算方法提供了基准挑战。

“工程问题非常复杂，很难跨应用程序进行翻译。但是游戏是非常容易理解的，可以用来明确地比较不同的算法，因为每种算法都可以应用于同一游戏，”法拉利说。

法拉利的吃豆人球员面临着自己对人类球员的挑战。研究发现，与常规玩游戏的人相比，人工玩家无法平均得分或得分更高。

法拉利说: “哪些问题对人类来说更容易，哪些问题对计算机来说更容易，这是非常有趣的。”她说: “就吃豆人而言，我们的数学模型非常准确，但由于鬼魂做出的决定存在不确定性，玩家仍然不完善。”

但是，该模型确实比初学者和具有中级技能的玩家产生了更好的分数。人工玩家还证明，在速度和空间复杂性变得更具挑战性的游戏的高层中，它比高级玩家更熟练。

该研究发表在《IEEE交易》 (IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games) 杂志上。