This paper describes a program which learns good strategies for two-poison, deterministic, zero-sum board games of perfect information. The program learns by simply playing the game against either a human or computer opponent. The results of the program's teaming of a lot of games are reported. The program consists of search kernel and a move generator module. Only the move generator is modified to reflect the rules of the game to be played. The kernel uses a temporal difference procedure combined with a backpropagation neural network to team good evaluation functions for the game being played. Central to the performance of the program is the search procedure. This is a the capture tree search used in most successful janggi playing programs. It is based on the idea of using search to correct errors in evaluations of positions. This procedure is described, analyzed, tested, and implemented in the game-teaming program. Both the test results and the performance of the program confirm the results of the analysis which indicate that search improves game playing performance for sufficiently accurate evaluation functions.
In game developments, the design results are often modified not only in the design phase but also in the implementation and test phases. The results of game design are consisted of the results of game rule design and the results of game contend design. The results of game rule design should be correctly understood to all the participants, be efficiently managed by the given configuration controls, and be accurately verified. In this study, we carry out a survey of representation methods of game rules in game design. We have the comparison analysis of the written representation, the UML representation, the Petri net representation, and script-language representation methods about the suitability of the representation method for game rule designs. The comparison analysis is about the representation scope, the visual representation, the automated verification, and the configuration management. The analysis results show that the UML representation is the best method but it needs more convenient automated verification method.
Real options valuation models are now proved as a effective valuation method both in Theoretically and empirically. However, to use real options model for early stage start-ups, additional non-financial information is crucial in the valuation process. Previous studies theoretically suggested the modified real options valuation model and process to use non-financial information in the valuation of early stage startups, but there is no empirical evidence on the suggested model. Therefore, this study investigated the effectiveness of the modified real options valuation model using a case study. The case study result showed that the modified real options valuation effectively reflect the non-financial information in early stage startups, and decrease the forecasting error in the valuation process.
Games are usually composed with several units such as monsters, weapons etc.. There are often intransitive relationships between units, like the one among rock, scissors and paper. Intransitive relationships guarantee the variation of strategy choices while playing. But AIs in many games have been ignored intransitive relationships because decision making with those relationships is complex to model. This paper suggests how to use intransitive relationships to modify influence map. With the modified influence map game AI can make a different decision to win the game. With path-finding technique, this paper shows that the modified influence map makes AI's behaviors better.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.14
no.4
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pp.139-158
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2007
Information sharing is key to effective supply chain management. In reality, however, it is impossible to get perfect information. Accordingly, only uncertain information can be accessed in business environment, and thus it is important to deal with the uncertainties of information in managing supply chains. This study adopts meteorological forecast as a typical uncertain information. The meteorological events may affect the demands for various weather-sensitive goods, such as beer, ices, clothes, electricity etc. In this study, a beer distribution game is modified by introducing meterological forecast information provided in a probabilistic format. The behavior patterns of the modified beer supply chains are investigated. for two conditions using the weather forecast with or without an information sharing. A value score is introduced to generalize the well-known performance measures employed in the study of supply chains, i.e.. inventory, backlog, and deviation of orders. The simulation result showed that meterological forecast information used in an information sharing environment was more effective than without information sharing, which emphasizes the synergy of uncertain information added to the information sharing environment.
Due to improvements in the capabilities of commercial game engines, there are increasing instances of applying game engines to scientific visualization applications. This study describes a case of creating a virtual reality application that visualizes medical volume data based on the Unity3D game engine. When using a game engine, there is an advantage that various functions required for an application are basically provided, such as depth sorting of translucent objects or virtual reality hardware support. On the other hand, there is a restriction that the structure of the application program should be modified to suit the characteristics of the game engine. This paper describes a method for visualizing medical volume data using the structure of a game engine. As a result, we were able to create a virtual reality scene that consisted of surface data and medical volume data fragments together. And we confirmed the possibility of game engine as a future medical simulation production tool.
The secondary animation technology for the detailed objects including accessories is being studied and applied to the modern game development. The jiggle-bone deformer is used for 3D graphic tools as a technology to create the animation of these objects, but it is disadvantageous in that the real-time modification is difficult and the graphic developers need much time. The secondary animation can also be realized using a physical game engine, but the cost of animation process increases when many objects in a scene of a game are rendered, and it has a low efficiency. This paper proposes a dynamic jiggle-bone animation algorithm, which can be modified in real time and has the similar effect to the physical game engine. To evaluate the performance of the proposed algorithm, tests were conducted with varied number of bones and for the case of one scene with the animation of many jiggle-bones, and the results were adjudged relatively efficient.
Cha, Jeongho;Kan, Su-Yin;Wahab, Nurul Huda Abdul;Aziz, Ahmad Nazif;Chia, Poh Wai
Journal of the Korean Chemical Society
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v.61
no.4
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pp.218-222
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2017
Game shows are capable of grabbing students' attention in a lecture, and at the same time offers much delight to students to learn in a more interesting and entertaining way. A mind game was developed and incorporated into the teaching of basic organic chemistry course at the Universiti Malaysia Terengganu. The modified brainteaser game is comprised of a set of problems associated with vocabulary or concepts in basic organic chemistry, whereby students were required to solve within a stipulated time frame. Students' attitude changes were then evaluated with the administration of Attitude toward the Subject of Chemistry Inventory Version 2 (ASCIv2) questionnaire. The result of this study revealed that the intervention group experienced a significant change in attitude towards the course as compared to the control group. The intervention group also experienced a positive learning environment, resulting in an increased academic performance and interest.
This paper solves Push-Push game with the model checker NuSMY which exhaustively explores all search space to determine whether a model satisfies a property. In case a model doesn't satisfy properties to be checked, NuSMV generates a counterexample which tells where this unsatisfaction occurs. However, the algorithm for generating counterexample in NuSMV traverses a search space twice so that it is inefficient for solving the game we consider here. To save the time to be required to complete the game, we revise the part of counterexample generation so that it traverses a search space once. As a result, we obtain 62% time improvement and 11% space improvement in solving the game with modified NuSMV.
Park Jong-Bae;Lim Jung-Youl;Lee Ki-Song;Shin Joong-Rin
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.54
no.2
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pp.97-106
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2005
This paper presents a method for evaluating the nash equilibrium of the Cournot model for N-Gencos in wholesale electricity market. In wholesale electricity market, the strategies of N-Gencos can be applied to the game model under the conditions, which the Gencos determine their strategies to maximize their benefit. Generally, the Lemke algorithm has known as the approach to evaluate the mixed nash equilibrium in the only two-player game model. In this paper, we have developed the necessary condition for obtaining the mixed nash equilibrium of N-player by using the Lemke algorithms. However, it is difficult to find the mixed nash equilibrium of two more players by using the analytic method since those have the nonlinear characteristics. To overcome the above problem, we have formulated the object function satisfied with the proposed necessary conditions for N-player nash equilibrium and applied the modified particle swarm optimization (PSO) method to obtain the equilibrium for N-player. To present the effectiveness the proposed necessary condition and the evaluation approach, this paper has shown the results of equilibrium of sample system and the cournot game model for 3-players.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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