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Proceedings of the IEEE Conference on Computational Intelligence and Games, Granada : Espagne (2012)
Special Tactics: a Bayesian Approach to Tactical Decision-making
Gabriel Synnaeve ( ) 1, 2, Pierre Bessière 1, 3
(14/09/2012)

We describe a generative Bayesian model of tactical attacks in strategy games, which can be used both to predict attacks and to take tactical decisions. This model is designed to easily integrate and merge information from other (probabilistic) estimations and heuristics. In particular, it handles uncertainty in enemy units' positions as well as their probable tech tree. We claim that learning, being it supervised or through reinforcement, adapts to skewed data sources. We evaluated our approach on StarCraft 1 : the parameters are learned on a new (freely available) dataset of game states, deterministically re-created from replays, and the whole model is evaluated for prediction in realistic conditions. It is also the tactical decision-making component of our StarCraft AI competition bot.
1 :  Laboratoire de Physiologie de la Perception et de l'Action (LPPA)
CNRS : UMR7152 – Collège de France
2 :  E-MOTION (INRIA Grenoble Rhône-Alpes / LIG Laboratoire d'Informatique de Grenoble)
INRIA – Université Joseph Fourier - Grenoble I – Université Pierre-Mendès-France - Grenoble II – CNRS : UMR5217 – Institut polytechnique de Grenoble (Grenoble INP) – Laboratoire d'Informatique de Grenoble : LIG
3 :  Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG)
Université Joseph Fourier - Grenoble I – Institut polytechnique de Grenoble (Grenoble INP) – Université Pierre-Mendès-France - Grenoble II – CNRS : UMR5217
Informatique/Intelligence artificielle

Informatique/Apprentissage
machine learning – game AI – RTS games – tactics – tactical decision-making – StarCraft – Bayesian modeling
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SpecialTactics.pdf(448.3 KB)

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