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2007 | OriginalPaper | Buchkapitel

Feature Construction for Reinforcement Learning in Hearts

verfasst von : Nathan R. Sturtevant, Adam M. White

Erschienen in: Computers and Games

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Temporal difference (TD) learning has been used to learn strong evaluation functions in a variety of two-player games. TD-gammon illustrated how the combination of game tree search and learning methods can achieve grand-master level play in backgammon. In this work, we develop a player for the game of hearts, a 4-player game, based on stochastic linear regression and TD learning. Using a small set of basic game features we exhaustively combined features into a more expressive representation of the game state. We report initial results on learning with various combinations of features and training under self-play and against search-based players. Our simple learner was able to beat one of the best search-based hearts programs.

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Metadaten
Titel
Feature Construction for Reinforcement Learning in Hearts
verfasst von
Nathan R. Sturtevant
Adam M. White
Copyright-Jahr
2007
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-75538-8_11