Speedrunning in general means to play a video game fast, i.e. using all means at one's disposal to achieve a given goal in the least amount of time possible. To do so, a speedrun must be planned in advance, or routed, as it is referred to by the community. This paper focuses on discovering challenges and defining models needed when trying to approach the problem of routing algorithmically. It provides an overview of relevant speedrunning literature, extracting vital information and formulating criticism. Important categorizations are pointed out and a nomenclature is build to support professional discussion. Different concepts of graph representations are presented and their potential is discussed with regard to solving the speedrun routing optimization problem. Visions both for problem modeling as well as solving are presented and assessed regarding suitability and expected challenges. This results in a vision of potential solutions and what will be addressed in the future.


翻译:快速运行一般意味着快速玩电子游戏,即利用自己掌握的一切手段,在尽可能短的时间内实现某一目标;为此,必须提前计划或按社区所述路线进行超速运行;本文件侧重于发现挑战,确定在试图从算法角度处理路由问题时所需的模式;概述相关快速运行文献,提取重要信息,提出批评意见;指出重要的分类,建立术语,支持专业讨论;提出不同的图表表述概念,讨论其潜力,解决快速运行路由优化问题;介绍和评估问题建模和解决问题的愿景,并评估适当性和预期挑战;提出并评估可能的解决办法和今后将处理的问题。

0
下载
关闭预览

相关内容

Automator是苹果公司为他们的Mac OS X系统开发的一款软件。 只要通过点击拖拽鼠标等操作就可以将一系列动作组合成一个工作流,从而帮助你自动的(可重复的)完成一些复杂的工作。Automator还能横跨很多不同种类的程序,包括:查找器、Safari网络浏览器、iCal、地址簿或者其他的一些程序。它还能和一些第三方的程序一起工作,如微软的Office、Adobe公司的Photoshop或者Pixelmator等。
专知会员服务
109+阅读 · 2020年3月12日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】视频目标分割基础
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年9月19日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
Arxiv
19+阅读 · 2020年12月23日
Deep Reinforcement Learning: An Overview
Arxiv
17+阅读 · 2018年11月26日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
109+阅读 · 2020年3月12日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】视频目标分割基础
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年9月19日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员