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Nested Monte-Carlo Expression Discovery

Cazenave, Tristan (2010), Nested Monte-Carlo Expression Discovery, ECAI 2010 - 19th European Conference on Artificial Intelligence, 2010-08, Lisbonne, Portugal

Type
Communication / Conférence
Date
2010
Titre du colloque
ECAI 2010 - 19th European Conference on Artificial Intelligence
Date du colloque
2010-08
Ville du colloque
Lisbonne
Pays du colloque
Portugal
Nom de la revue
Frontiers in Artificial Intelligence and Applications
Volume
215
Éditeur
IOS Press
Pages
1057-1058
Identifiant publication
http://dx.doi.org/10.3233/978-1-60750-606-5-1057
Métadonnées
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Auteur(s)
Cazenave, Tristan
Résumé (EN)
Nested Monte-Carlo search is a general algorithm that gives good results in single player games. Genetic Programming evaluates and combines trees to discover expressions that maximize a given evaluation function. In this paper Nested Monte-Carlo Search is used to generate expressions that are evaluated in the same way as in Genetic Programming. Single player Nested Monte-Carlo Search is transformed in order to search expression trees rather than lists of moves. The resulting program achieves state of the art results on multiple benchmark problems. The proposed approach is simple to program, does not suffer from expression growth, has a natural restart strategy to avoid local optima and is extremely easy to parallelize.
Mots-clés
algorithm; single player games; Genetic Programming; Nested Monte-Carlo

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