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Computer Games Workshop at ECAI 2012, Montpellier : France (2012)
A Bayesian Tactician
Gabriel Synnaeve ( ) 1, 2, Pierre Bessiere 1
(27/08/2012)

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 StarCraft1: 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 a competitive StarCraft AI.
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
E-Motion (LIG, Grenoble)
LPPA (Collège de France, Paris)
Informatique/Apprentissage

Informatique/Intelligence artificielle
Bayesian modeling – tactics – machine learning – RTS games – game AI
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