Adaptive Logische Netzwerke (ALN) sind spezielle Neuronale Netze mit einer Binärbaumstruktur, deren Knotenfunktionen einfache Logische Operationen ausführen. Diese Arbeit beschreibt eine Möglichkeit der Verwendung von ALN als statische Bewertungsfunktionen in Spiele-Programmen. Eingegangen wird dabei insbesondere auf die Kodierung der Merkmalvektoren der Spielsituationen als ALN-Eingabevektoren, die Interpretation der ALN-Ausgabe als Wert einer Bewertungsfunktion sowie die Generierung der zum Lernen notwendigen Trainingsbeispiele, bestehend aus Merkmalvektor und zugehöriger Bewertung. Es wurden einige Versuche anhand des Spieles Mühle durchgeführt, deren Ergebnisse ebenfalls beschrieben und kommentiert werden.
Marc Leineweber (04/94): Lernen von Bewertungsfunktionen mittels Adaptiver Logischer Netzwerke