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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이병두 (세한대학교)
저널정보
한국컴퓨터게임학회 한국컴퓨터게임학회논문지 한국컴퓨터게임학회논문지 제28권 제2호
발행연도
2015.1
수록면
95 - 101 (7page)

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Evolutionary computation is a powerful tool for developing computer games. Back-propagation neural network(BPNN) was proved to be a universal approximator and genetic algorithm(GA) a global searcher. The game of Tic-Tac-Toe, also known as Naughts and Crosses, is often used as a test bed for testing new AI algorithms. We tried to recognize the strategic fitness of a finished Tic-Tac-Toe game when the parameters, such as a sequence of moves, its game depth and result, are provided. To implement this, we've constructed an evolutionary model using GA with back-propagation NNs(GANN). The experimental results revealed that GANN, in the very long training time, converges very slowly; however, performance of recognizing the strategic fitness does not meet we expected and, further, increase of the population size does not significantly contribute to the performance of GANN.

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