53、进化算法在博弈策略中的应用

进化算法在博弈策略中的应用

1. 进化算法与进化博弈的定义

进化算法是受自然选择进化机制启发的一类算法，其基本结构如下：
1. 生成初始个体种群，这些个体是待解决问题的候选解。
2. 根据待解决问题评估每个个体的适应度。
3. 当未满足终止条件时：
- 选择更适合的个体进行繁殖。
- 对个体进行重组（交叉）。
- 对个体进行变异。
- 评估修改后个体的适应度。
4. 结束循环。

进化博弈则是将进化算法应用于各类游戏的博弈策略进化，包括国际象棋、西洋双陆棋和 Robocode 等游戏。

2. 研究游戏的动机与背景

自 20 世纪 50 年代人工智能诞生以来，游戏就一直是该领域的重要组成部分。例如，1957 年 Alex Bernstein 为 IBM 704 设计了能进行两场业余国际象棋比赛的程序；1958 年 Allen Newell、J.C. Shaw 和 Herbert Simon 推出了更复杂的国际象棋程序；1961 年 Arthur L. Samuel 开发出能达到大师水平的跳棋程序；1961 年和 1963 年 Donald Michie 描述了用于学习井字棋的简单试错学习系统 MENACE。

Susan L. Epstein 指出研究游戏有两个主要原因：一是人类对游戏的热爱由来已久且广泛存在，游戏涉及重要的认知功能；二是仍有一些人类擅长但计算机表现不佳的困难游戏，这些游戏能揭示当前方法的不足，为我们设定挑战并带来丰厚回报。Laird 和 van Lent 甚至宣称交互式计算机游戏是实现人类水平人工智能的关键应用，能为相关研究提供合适的环境。 </