게임 개발에서 Bandit 알고리즘 마스터하기

컴퓨터 과학 및 게임 개발 맥락에서 "밴디트"는 동적 환경에서 작업을 수행하도록 설계된 일종의 인공 지능(AI) 에이전트를 의미합니다. 도둑 알고리즘은 탐색(결과를 배우기 위해 새로운 행동 시도)과 착취(효과적인 것으로 알려진 행동 선택)의 균형을 맞춰야 하는 알고리즘입니다. 범죄를 저지르는 등 새로운 기회를 탐색해야 하는 필요성과 이익을 극대화하기 위해 기존 기회를 활용해야 하는 필요성(예: 은행 강탈 등)의 균형을 맞추세요. 게임 개발에서 산적 알고리즘은 제한된 정보와 불확실한 결과를 기반으로 결정을 내려야 하는 적이나 상인과 같은 비플레이어 캐릭터(NPC)의 행동을 제어하는 데 종종 사용됩니다.

산적 문제의 몇 가지 일반적인 예는 다음과 같습니다. 광고: 회사는 어떤 플랫폼이 가장 효과적인지 확인하기 위해 다양한 플랫폼(예: 소셜 미디어, 텔레비전, 인쇄물)에 제품을 광고할 수 있습니다. 알고리즘은 광고 비용과 광고가 창출할 수 있는 잠재적 수익의 균형을 맞춰야 합니다.
2. 개인화된 추천: 온라인 소매업체는 고객의 과거 구매 및 검색 기록을 기반으로 제품을 추천할 수 있습니다. 알고리즘은 고객이 관심을 가질 수 있는 새로운 제품을 제안해야 하는 필요성과 이미 구매했거나 마음에 들지 않는 제품을 추천하는 위험 사이에서 균형을 유지해야 합니다.
3. 리소스 할당: 게임 개발자는 다양한 기능이나 프로젝트에 리소스(예: 개발 시간, 예산)를 할당할 수 있습니다. 알고리즘은 각 기능의 잠재적 이점과 개발 및 유지 관리 비용의 균형을 맞춰야 합니다. 전반적으로 bandit 알고리즘은 동적 환경에서 의사 결정 문제를 해결하는 중요한 도구이며 게임 개발, 광고, 맞춤형 추천.