Apprentissage par renforcement factorisé pour le comportement de personnages non joueurs

Dans cet article, nous appliquons une methode generale d'apprentissage par renforcement pour la mise au point automatique de comportements de personnages non joueurs d'un jeu video de tir a la premiere personne, Counter-Strike©. Le resultat de l'apprentissage est un ensemble d'arbres de decision representant de facon lisible un modele du probleme et la politique de decision des personnages. Enfin, nous discutons de la portee de notre methode pour la realisation d'architectures de decision pour les personnages non joueurs de jeux video.

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