亚历山大·多克霍恩
人员信息
附属: 德国汉诺威莱布尼茨大学
优化列表
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2020年–今天
2024 [公元9年] Pau-Choo Chung公司 , 亚历山大·多克霍恩 , 黄仁伟 :
客座编辑:AI-eXplained(第二部分)[客座编辑]。 IEEE计算。 智力。 美格。 19 ( 1 ) : 76-77 ( 2024 ) [i10] 徐林杰 , 刘子川 , 亚历山大·多克霍恩 , 迭戈·佩雷斯·利巴纳 , 王金玉(Jinyu Wang) , 雷松 , 江边 :
更高的重放率使多智能体强化学习具有采样效率。 CoRR公司 abs/2404.09715 ( 2024 ) 2023 [j8] Pau-Choo Chung公司 , 亚历山大·多克霍恩 , 黄仁伟 :
AI-解释(第一部分)[客座编辑]。 IEEE计算。 智力。 美格。 18 ( 4 ) : 58-59 ( 2023 ) [j7] 亚历山大·多克霍恩 , 马丁·柯斯特 , 萨纳兹·莫斯塔金 , 马丁·维克佐雷克 , 海纳·齐勒 :
上下文指导Agent参数优化的进化算法。 IEEE传输。 游戏 15 ( 1 ) : 26-35 ( 2023 ) [j6] 徐林杰 , 亚历山大·多克霍恩 , 迭戈·佩雷斯·利巴纳 :
弹性蒙特卡罗树搜索。 IEEE传输。 游戏 15 ( 4 ) : 527-537 ( 2023 ) [公元27年] 阿迪蒂亚·莫汉 , 卡罗琳·本杰明斯 , 康拉德·维内克 , 亚历山大·多克霍恩 , 马吕斯·林道尔 :
AutoRL超参数景观。 自动ML 2023 : 13/1-27 [公元26年] 李长兴 , 王美慧 , 陈志宇 , 杨福杰 , 亚历山大·多克霍恩 :
高中生遗传评估代理与计算智能经验的机器协同学习模型构建。 欧洲协调委员会 2023 : 1-8 [c25] 克里斯托弗·奥尔森 , 拉尔斯·瓦格纳 , 亚历山大·多克霍恩 :
Baba Is You Agent的进化优化。 欧洲协调委员会 2023 : 1-8 [第九章] 阿迪蒂亚·莫汉 , 卡罗琳·本杰明斯 , 康拉德·维内克 , 亚历山大·多克霍恩 , 马吕斯·林道尔 :
AutoRL超参数景观。 CoRR公司 腹肌/2304.02396 ( 2023 ) 2022 [j5] 亚历山大·多克霍恩 , 西蒙·卢卡斯 :
在遗传算法中选择表示、变异和交叉。 IEEE计算。 智力。 美格。 17 ( 4 ) : 52-53 ( 2022 ) [公元24年] 徐林杰 , 豪尔赫·赫塔多·格鲁埃索 , 多米尼克·杰里森 , 迭戈·佩雷斯·利巴纳 , 亚历山大·多克霍恩 :
用于策略博弈的带有状态抽象的弹性蒙特卡罗树搜索。 CoG公司 2022 : 369-376 【c23】 拉尔斯·瓦格纳 , 克里斯托弗·奥尔森 , 亚历山大·多克霍恩 :
转向概述-模块化设计。 CoG公司 2022 : 580-583 [第3页] 亚历山大·多克霍恩 , 鲁道夫·克鲁斯 :
在前向模型学习中平衡探索和开发。 智能系统研究与创新进展 2022 : 1-19 [i8] 徐林杰 , 豪尔赫·赫塔多·格鲁埃索 , 多米尼克·杰里森 , 迭戈·佩雷斯·利巴纳 , 亚历山大·多克霍恩 :
用于策略博弈的带有状态抽象的弹性蒙特卡罗树搜索。 CoRR公司 abs/2205.15126 ( 2022 ) 2021 【j4】 亚历山大·多克霍恩 , 鲁道夫·克鲁斯 :
Modellheuristiken für有效地推进了模型学习。 自动。 69 ( 10 ) : 848-857 ( 2021 ) [j3] Daan Apeldoron公司 , 亚历山大·多克霍恩 :
面向前向模型学习的容错层次知识库。 IEEE传输。 游戏 13 ( 三 ) : 249-262 ( 2021 ) [公元22年] 亚历山大·多克霍恩 , 豪尔赫·赫塔多·格鲁埃索 , 多米尼克·杰里森 , 徐林杰 , 迭戈·佩雷斯·利巴纳 :
一般策略游戏的投资组合搜索和优化。 欧洲协调委员会 2021 : 2085-2092 【c21】 亚历山大·多克霍恩 , 豪尔赫·赫塔多·格鲁埃索 , 多米尼克·杰里森 , 徐林杰 , 迭戈·佩雷斯·利巴纳 :
游戏状态和行为抽象蒙特卡罗树搜索用于一般策略游戏。 CoG公司 2021 : 1-8 [公元20年] 亚历山大·多克霍恩 , 萨纳兹·莫斯塔金 , 马丁·柯斯特 , 马丁·泽特维茨 :
上下文指导中的多目标优化和决策。 CoG公司 2021 : 1-8 [第19条] 迭戈·佩雷斯·利埃巴纳 , 克里斯蒂娜·格雷罗·罗梅罗 , 亚历山大·多克霍恩 , 徐林杰 , 豪尔赫·赫塔多·格鲁埃索 , 多米尼克·杰里森 :
为战略游戏创造多样化和竞争性的游戏风格。 CoG公司 2021 : 1-8 [第2页] 亚历山大·多克霍恩 , 克里斯·萨克斯顿 , 鲁道夫·克鲁斯 :
未知视频游戏的关联规则挖掘。 软计算和近似推理的模糊方法 2021 : 257-270 [i7] 迭戈·佩雷斯·利埃巴纳 , 克里斯蒂娜·格雷罗·罗梅罗 , 亚历山大·多克霍恩 , 多米尼克·杰里森 , 徐林杰 :
为战略游戏创造多样化和竞争性的游戏风格。 CoRR公司 abs/2104.08641 ( 2021 ) [i6] 亚历山大·多克霍恩 , 豪尔赫·赫塔多·格鲁埃索 , 多米尼克·杰里森 , 徐林杰 , 迭戈·佩雷斯·利巴纳 :
一般策略游戏的投资组合搜索和优化。 CoRR公司 abs/2104.10429 ( 2021 ) 2020 [注2] 亚历山大·多克霍恩 , 鲁道夫·克鲁斯 :
使用甲板的模糊多集聚类预测卡片。 国际期刊计算。 智力。 系统。 13 ( 1 ) : 1207-1217 ( 2020 ) [第18条] 亚历山大·多克霍恩 , 豪尔赫·赫尔塔多·格鲁索 , 多米尼克·杰里森 , 迭戈·佩雷斯·利巴纳 :
战略:一般战略游戏框架。 AIIDE研讨会 2020 [第17条] 罗卢卡·D·盖纳 , 马丁·巴拉 , 亚历山大·多克霍恩 , 劳尔·蒙托利乌 , 迭戈·佩雷斯·利巴纳 :
标签:桌面游戏框架。 AIIDE研讨会 2020 [第16条] 亚历山大·多克霍恩 , 西蒙·卢卡斯 :
GVGAI游戏的本地正向模型学习。 CoG公司 2020 : 716-723 [第15条] 亚历山大·多克霍恩 , 鲁道夫·克鲁斯 :
运动控制任务的前向模型学习。 IEEE智能系统会议 2020 : 1-5 [第1页] 亚历山大·多克霍恩 :
Vorhersagebasierte Suche für autonomes Spielen公司。 Ausgezeichnete信息发布 2020 : 69-78 [i5] 迭戈·佩雷斯·利巴纳 , 亚历山大·多克霍恩 , 豪尔赫·赫塔多·格鲁埃索 , 多米尼克·杰里森 :
“Stratega”的设计:通用战略游戏框架。 CoRR公司 abs/2009.05643 ( 2020 ) [i4] 罗卢卡·D·盖纳 , 马丁·巴拉 , 亚历山大·多克霍恩 , 劳尔·蒙托利乌 , 迭戈·佩雷斯·利巴纳 :
TAG的设计与实现:桌面游戏框架。 CoRR公司 abs/2009.12065 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [第14条] 亚历山大·多克霍恩 , 西蒙·卢卡斯 , 凡妮莎·沃尔兹 , 伊万·布拉维 , 罗卢卡·D·盖纳 , 迭戈·佩雷斯·利巴纳 :
学习关于Unforgive游戏的本地前锋模型。 CoG公司 2019 : 1-4 [第13条] 西蒙·卢卡斯 , 亚历山大·多克霍恩 , 瓦妮莎·沃尔兹 , 克里斯·班福德 , 罗卢卡·D·盖纳 , 伊万·布拉维 , 迭戈·佩雷斯·利埃巴纳 , 萨纳斯·莫斯塔基姆 , 鲁道夫·克鲁斯 :
正向模型学习的局部方法:生活游戏的结果。 CoG公司 2019 : 1-8 [第12条] 亚历山大·多克霍恩 , 托尼·施温斯费尔 , 鲁道夫·克鲁斯 :
元博弈分析中的模糊多集聚类。 EUSFLAT确认。 2019 [i3] 西蒙·卢卡斯 , 亚历山大·多克霍恩 , 瓦妮莎·沃尔兹 , 克里斯·班福德 , 罗卢卡·D·盖纳 , 伊万·布拉维 , 迭戈·佩雷斯·利埃巴纳 , 萨纳斯·莫斯塔基姆 , 鲁道夫·克鲁斯 :
正向模型学习的局部方法:生活游戏的结果。 CoRR公司 abs/1903.12508 ( 2019 ) [i2] 亚历山大·多克霍恩 , 萨纳斯·莫斯塔基姆 :
介绍炉石-AI竞赛。 CoRR公司 abs/1906.04238 ( 2019 ) [i1] 亚历山大·多克霍恩 , 西蒙·卢卡斯 , 瓦妮莎·沃尔兹 , 伊万·布拉维 , 罗卢卡·D·盖纳 , 迭戈·佩雷斯·利巴纳 :
学习关于难忘游戏的局部正向模型。 CoRR公司 腹肌/1909.0442 ( 2019 ) 2018 [第11条] 亚历山大·多克霍恩 , Daan Apeldoorn公司 :
一般视频游戏学习的正向模型近似。 CIG公司 2018 : 1-8 [第10条] 亚历山大·多克霍恩 , 马克斯·弗里克 , 尤纳尔·阿卡亚 , 鲁道夫·克鲁斯 :
预测对手动作以改善Hearthstone AI。 IPMU(2) 2018 : 621-632 【c9】 亚历山大·多克霍恩 , 蒂姆·蒂佩尔特 , 鲁道夫·克鲁斯 :
正向模型近似的模型分解。 SSCI公司 2018 : 1751-1757 2017 【c8】 亚历山大·多克霍恩 , 鲁道夫·克鲁斯 :
在pac-man的背景下,结合合作和对抗共同进化。 CIG公司 2017 : 60-67 【c7】 亚历山大·多克霍恩 , 克里斯托夫·多尔 , 马蒂亚斯·休伊特 , 鲁道夫·克鲁斯 :
蒙特卡罗树搜索的决策启发式算法使用doppelkopf代理。 SSCI公司 2017 : 1-8 【c6】 蒂姆·萨布施 , 克里斯蒂安·布劳恩 , 亚历山大·多克霍恩 , 鲁道夫·克鲁斯 :
使用多目标遗传算法进行曲线逼近。 SSCI公司 2017 : 1-6 2016 【c5】 亚历山大·多克霍恩 , 克里斯蒂安·布劳恩 , 鲁道夫·克鲁斯 :
基于可变密度的聚类。 SSCI公司 2016 : 1-8 2015 [j1] Pascal持有 , 亚历山大·多克霍恩 , 鲁道夫·克鲁斯 :
关于社会图的合并和分割。 J.阿蒂夫。 智力。 软计算。 物件。 5 ( 1 ) : 23 ( 2015 ) 【c4】 Pascal持有 , 亚历山大·多克霍恩 , 本杰明·克劳斯 , 鲁道夫·克鲁斯 :
使用竞争蚂蚁蜂巢聚类社交网络。 ENIC公司 2015 : 67-74 【c3】 亚历山大·多克霍恩 , 克里斯蒂安·布劳恩 , 鲁道夫·克鲁斯 :
一种基于DBSCAN分层自适应的交替优化方法。 SSCI公司 2015 : 749-755 2014 【c2】 Pascal持有 , 亚历山大·多克霍恩 , 鲁道夫·克鲁斯 :
关于Barabási-Albert-graphs的合并和分割。 EALS公司 2014 : 17-24 【c1】 Pascal持有 , 亚历山大·多克霍恩 , 鲁道夫·克鲁斯 :
为动态社交网络模拟生成事件。 IPMU(2) 2014 : 46-55
合著者索引
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