以演化演算法設計卡牌遊戲之組牌策略:以 Legends of Code and Magic 為例

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2021

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遊戲人工智慧的研究非常熱門,其中有許多卡牌遊戲的相關研究,像是著名的爐石戰記 (Hearthstone)和魔法風雲 (Magic: the Gathering)。本研究挑選了一款Legends of Code and Magic (LoCM) 卡牌遊戲,LoCM分為選牌與戰鬥兩階段,指定兩位玩家進行對戰,先將對手英雄血量歸零則獲勝。 LoCM在2019年IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)和IEEE Conference on Games (COG) 被接受議題研究及舉辦競賽。本研究只專注於選牌部分,建立一個自動選牌的策略,戰鬥方法則取用COG 2020 第二名及第四名的方法。文中提出三種選牌法,直接評分法、屬性評分法與屬性牌型評分法,並搭配兩種演化演算法。另外,進行個體適應值穩定度分析,探討遊戲場次數量不同帶來的影響,而大量的遊戲會帶來龐大的計算成本,因此,針對遊戲進行平行化處理,大幅減少計算時間。在傳統的卡牌遊戲中,牌型是組建牌組相當重要的因素,牌型之間存在著相互剋制的關係,選擇對的牌型剋制敵方在遊戲中有非常佔優勢,因此,文中分析不同選牌法的牌型及選牌時帶來的優、缺點。最後,與COG 2020的前六名玩家進行對戰排名。
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演化演算法, 集換式卡牌遊戲, 牌組建立, Collectible Card Games, Deck Building, Legends of Code and Magic

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