原文标题：An Empirical Evaluation of Two General Game Systems: Ludii and RBG
地址：https://arxiv.org/abs/1907.00244
作者：Éric Piette, Matthew Stephenson, Dennis J. N. J. Soemers, Cameron Browne
摘要：虽然通用游戏(GGP)系统可以促进人工智能(AI)中用于游戏的有用研究，但它们往往在计算上效率低下，并且对特定类别的游戏有些专门化。然而，自今年年初以来，出现了两种通用游戏系统，它们提供了最先进的学术状态的有效替代品-游戏描述语言(GDL)。按照出版顺序，这些是常规的BoardGames语言(RBG)和Ludii系统。本文对Ludii进行了实验评价。在这里，我们主要关注两个新系统在任何GGP系统的两个关键属性上的比较：简单/清晰(例如人的可读性)和效率。
