RTS 게임 전투 시나리오를 위한 빠른 휴리스틱 탐색

휴리스틱 탐색은 체스 및 바둑과 같은 추상 게임 분야에서 매우 성공적이었다. 그러나 비디오 게임에서는 상태 및 이동 공간이 훨씬 크고, 실시간 제약이 더 엄격하며, 컴퓨팅 자원에 대한 제약이 더 엄격하기 때문에 채택이 느렸다. 본 논문에서는 단일 코어에서 8 대 8 유닛의 RTS 게임 전투 시나리오에서 일반적으로 사용되는 AI 스크립트를 5ms 미만의 검색 에피소드로 무찌를 수 있는 지속적인 이동을 위한 빠른 탐색 방법인 알파-베타 탐색을 제시한다. 이 성능은 전이 표와 반복적 심화와 같은 표준 탐색 강화 기술을 사용하고, 플레이 아웃을 통한 이동 정렬 및 상태 평가를 위해 전투 AI 스크립트를 새로운 방식으로 활용하여 달성된다. 또한 일반적으로 사용되는 전투 스크립트가 쉽게 이용될 수 있다는 증거를 제시하여 상대 전투 모델링에 대한 유망한 연구 경로를 열어준다.