10.19678/j.issn.1000-3428.0054479
融合深度学习与搜索的实时策略游戏微操方法
实时策略游戏的微操是指操纵多个作战单元以赢得胜利,针对传统搜索方法在面对大规模战斗场景时存在的搜索效率低下、搜索空间有限等问题,提出深度学习与在线搜索相结合的方法,以实现学习模型对搜索过程的引导.给出一种基于编码-解码卷积架构的联合策略网络,将其嵌入到PGS、POE和SSS+3种经典搜索方法中,实现多智能体联合动作的端到端学习.实验结果表明,该方法可以适应复杂的作战场景,在StarCraft: BroodWar的2个基准场景中能够击败内置人工智能方法,胜率分别达到95％、99％,接近当前最好的基准方法.
实时策略游戏、微操、深度学习、联合策略网络、搜索方法
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金61836008,61673362
2020-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
50-59
