Résumé
The recent advances in computational intelligence paradigms
have generated tremendous interest among researchers in the
theory and implementation of games. Game theory involves
the mathematical calculations and heuristics to optimize
the efficient lines of play. This book presents the main
constituents of computational intelligence paradigms
including knowledge representation, probability-based
approaches, fuzzy logic, neural networks, genetic
algorithms, and rough sets. It includes a new approach of
evolving a neural network to play checkers without human
expertise. The book will be useful to researchers and
practitioners who are interested in developing game
techniques in computational intelligence environment.
Contents
- Introduction to computational intelligence paradigms.
- Evolving a neural network to play checkers without human expertise.
- Retrograde analysis of patterns versus metaprogramming.
- Learning to evaluate Go positions via temporal difference methods.
- Model-based reinforcement learning for evolving soccer strategies.
- Fuzzy rule-based strategy for a market selection game.
L'auteur - N. Baba
Osaka Kyoiku University, Kashiwara, Japan
L'auteur - Lakhmi C. Jain
University of South Australia, Adelaide, SA,
Australia.
Editor
Caractéristiques techniques
| PAPIER | |
| Éditeur(s) | Springer |
| Auteur(s) | N. Baba, Lakhmi C. Jain |
| Parution | 01/02/2001 |
| Nb. de pages | 161 |
| Format | 15,5 x 24 |
| Couverture | Relié |
| Poids | 370g |
| Intérieur | Noir et Blanc |
| EAN13 | 9783790813487 |
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